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猛击和进程是使用视觉准确定位车辆的主要方法。SLAM基准[6]使3D大满贯用于自动驾驶。与基于图像的SLAM [11]相比，基于激光雷达的SLAM具有更高的准确性，对照明条件的敏感性降低以及直接获取3D数据的能力。基于激光雷达的SLAM是机器人技术的重要研究主题。第一个值得注意的框架Google制图师[7]是针对2D大满贯开发的。随后，2D LiDAR SLAM已在室内映射中广泛使用，其中包括Navvis M3手推车[2]之类的示例。从2D到3D大满贯，使用两种主要策略来匹配连续的LiDAR点云：基于迭代的最接近点（ICP）的方法[5，14，16]和基于特征的方法[13，17]。深
功能增强的移动映射系统上的LiDAR-SLAM
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