Doppler-SLAM：Doppler 辅助的雷达-惯性和LiDAR-惯性同步定位与地图构建
机器人学
2026-02-06 v4
摘要
同步定位与地图构建(SLAM)是自主系统的关键能力。传统的SLAM方法通常依赖视觉或LiDAR传感器，在低光或无特征环境中面临重大挑战。为克服这些限制，我们提出了一种新型的Doppler辅助雷达-惯性和LiDAR-惯性SLAM框架，利用4D雷达、FMCW LiDAR和惯性测量单元的互补优势。我们的系统将Doppler速度测量和空间数据集成到紧密耦合的前端和图优化后端，提供改进的ego速度估计、准确的里程计和稳健的地图构建。我们还引入了基于Doppler的扫描配准技术，以提高动态环境下前端里程计的准确性。此外，我们的框架包含一种创新的在线外参标定机制，利用Doppler速度和闭环来动态维护传感器对齐。广泛的在公开和专有数据集上的评估表明，我们的系统在精度和鲁棒性方面显著优于最先进的雷达-SLAM和LiDAR-SLAM框架。为鼓励进一步的研究，我们的Doppler-SLAM代码和数据集均可在https://github.com/Wayne-DWA/Doppler-SLAM 获取。
关键词
引用
@article{arxiv.2504.11634,
title = {Doppler-SLAM: Doppler-Aided Radar-Inertial and LiDAR-Inertial Simultaneous Localization and Mapping},
author = {Dong Wang and Hannes Haag and Daniel Casado Herraez and Stefan May and Cyrill Stachniss and Andreas Nüchter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.11634},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 7 figures