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计算机视觉与深度学习 ｜ 视觉+激光雷达+惯惯性SLAM算法汇总（原理，公式，代码）

article 2025/10/7 15:36:03

视觉+激光雷达+惯性

  • 1. LVI-SAM（Laser-Visual-Inertial SLAM）
  • 2. MMF-LVINS（Multi-Modal Feature-based LVINS）
  • 3. FAST-LIVO（Fast LiDAR-Inertial-Visual Odometry）
  • 4. CamVox
  • 5. Coco-LIC
  • 6. FAST-LIO2
  • 7. SLICT（Surfel-Based LiDAR-Inertial Mapping）
  • 总结与对比

以下是对视觉（Visual）、激光雷达（LiDAR）和惯性导航（IMU）融合的SLAM算法的汇总，涵盖原理、公式及开源项目链接：

1. LVI-SAM（Laser-Visual-Inertial SLAM）

  • 原理：
    由MIT团队开发的紧耦合多传感器融合框架，包含视觉惯导（VIO）和激光惯导（LIO）两个子系统。VIO利用激光雷达提供深度信息，LIO依赖VIO的初始位姿进行点云匹配，两者通过因子图联合优化。当某一子系统失效时，另一系统仍可独立工作，提升鲁棒性。
  • 关键技术：
    • 视觉闭环检测优化激光雷达地图。
    • 基于IMU预积分、滑窗优化的紧耦合策略。
  • 公式：
    状态估计通过因子图优化，目标函数为：

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