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1. 前言
目前，我们移动机器人项目较多，目前采用基于3D激光雷达的自动驾驶方案。目前自动驾驶与SLAM核心问题本质上为“定位”，移动机器人与自动驾驶汽车首先需要清楚自己在哪。已有的自动驾驶与SLAM导航方案依赖于地图，即需要在地图上规划路径。因此，目前的定位方案（包括融合定位），最终会映射到地图上。
目前主流的地图构建的主要方案有：
NDT
Cartographer
LOAM系列
LIO-SAM
这里不过多评价各种方法的有缺点，但每种方法都有自己的不足。问题的集中表现为回环效果（地图不闭合），各种地图构建方法都有会有不适应的场景。我们主要采用NDT、LIO-SAM、Cartographer建图方式，当场景过大时，会产生不闭合的效果，这里都是将不闭合的地图采用手动方式调整。但调整效率较低，目前调整一张全长5km的复杂封闭场景需要大约3天左右，导致项目落地时间过长。
基于以上原因，现需要开发相关工具，降低落地时间。
2. 已取得成果
以上场景为我们落地过场景中比较复杂的场景，采用NDT、LIO-SAM、Cartographer等算法构建地图均失败，每个场景需要通过手动调整后使用，上述地图是我们调整后结果。
3. 团队组建
该项目有政府的财政支持，虽然钱不多，但可以保证基本设备采购。同时项目结束时会有现金奖励，目前不能确定金额。参与人员可以远程协助，无需全职参与，需要有一定的SLAM基础，在校生也可以参加。项目结束时，会对项目的实际参与人员分享代码，有兴趣的人可以联系我（微信在我的博客简介），或者在下面留言。