摘要：本文提出了一种使用全球定位系统（GPS）和惯性测量单元（IMU）数据的传感器融合来补偿运动引起的3D激光点云数据中失真的方法。通过旋转镜子扫描环境的LIDAR传感器通常假设一个静态视图。但是，自我车辆的运动引入了假定和实际观点之间的差异，从而导致点云数据扭曲。为了解决这个问题，我们的方法融合了从IMU的高频运动动力学的GP的准确定位数据，以估算车辆的探射仪。此数据在东北方（ENU）坐标框架中对齐，并用于在每次激光扫描期间插入车辆的运动。然后根据插值探子仪调整点云中的每个点以纠正变形。利用来自GPS，IMU，相机和LIDAR传感器记录的Udacitic®数据，我们的方法有效地重建了周围环境的准确表示。此过程对于诸如自主驾驶和环境建模等应用程序至关重要，而在此过程中，精确且可靠的点云数据至关重要。