LOG-LIO：一种具有高效局部几何信息估计的激光雷达-惯性里程计

局部几何信息，即点的法线和分布，对于基于激光雷达的同步定位与建图（SLAM）至关重要，因为它为数据关联提供约束，进而决定优化方向并最终影响定位精度。然而，即使借助 kdtree 或体素地图，估计点的法线和分布也是耗时的任务。为实现快速法线估计，我们研究激光雷达扫描的结构并提出基于环的快速近似最小二乘（Ring FALS）方法。利用环结构信息，当新扫描到达时，估计法线仅需点的测距信息。为高效估计点的分布，我们将 ikd-tree 扩展为以体素管理地图，并增量式更新每个体素中点的分布，同时保持其与法线估计的一致性。我们进一步在分布收敛后固定之，以平衡时间消耗与表示的正确性。基于提取和维护的局部几何信息，我们设计了一种鲁棒且精确的分层数据关联方案，其中点对面元（surfel）关联优先于点对面关联。在多个公开数据集上的大量实验证明了我们的系统相较于其他最先进方法的优势。我们的开源实现见 https://github.com/tiev-tongji/LOG-LIO。