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一种基于PL-ICP及NDT点云匹配的单线激光里程计
摘要
激光里程计是机器人自主导航与定位技术中的重要组成部分。本文提出了一种基于均值偏移聚类（MeanShiftClustering，MSC）的单线激光里程计，该算法不仅能够实现精确的运动估计，而且具有很强的抗干扰能力。本文还通过实验验证了该算法的可行性和效果。
关键词：激光里程计；均值偏移聚类；PL-ICP；NDT点云匹配。
引言
激光里程计是机器人导航与定位领域中的核心技术之一。激光里程计通过分析激光雷达在运动过程中所获取的点云数据，以实现机器人在未知环境中的定位与导航。在激光里程计领域，单线激光作为一种经典的传感器，一直受到广泛的关注。本文提出了一种基于均值偏移聚类（MeanShiftClustering，MSC）的单线激光里程计算法，该算法成功利用MSC算法实现精确的运动估计，具有很强的抗干扰能力。
方法
在本文的研究中，我们采用了三种方法来实现激光里程计。
1.均值偏移聚类（MeanShiftClustering，MSC）：通过MSC算法，我们能够从点云数据中提取出多个聚簇，从而实现机器人在运动过程中的位置与姿态的估计。
2.点线匹配（Point-to-LineICP，PL-ICP）：在MSC算法之后，我们将利用PL-ICP算法来进行点云与模型的匹配，进而获取机器人的运动信息。
3.正态分布变换（NormalDistributionTransform，NDT）：通过NDT点云匹配算法，我们能够更加精确地对机器人的位置与姿态进行估计，同时能够有效降低误差。
结果分析
我们在实验中构建了一组完整的测试数据集，并采用了我们所提出的激光里程计算法进行测试。实验表明，我们的算法具有很强的抗干扰能力，能够在一定范围内适应各种情况的复杂环境。同时，我们的算法还可以实现精确的运动估计，其误差控制在合理的范围内。这些结果表明，我们所提出的算法具有很大的实用性和推广潜力。
结论
本文提出了一种基于均值偏移聚类（MeanShiftClustering，MSC）的单线激光里程计算法。与传统的算法相比，该算法具有很强的抗干扰能力和精度，非常适合在复杂的环境中进行机器人定位与导航。因此，本文提出的算法有很大的实用性和推广价值。