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介紹最近半年的一些SLAM論文，包括視覺和激光雷達(dá)，有傳統(tǒng)方法，也有深度學(xué)習(xí)方法。

1 “LT-mapper: A Modular Framework for LiDAR-based Lifelong Mapping“，arXiv July，2021

是韓國KAIST Department of Civil and Environmental Engineering 發(fā)表。

長期的3D地圖管理是機(jī)器人在非靜止現(xiàn)實世界中可靠導(dǎo)航所需的基本能力。本文為城市區(qū)域開發(fā)了開源、模塊化和現(xiàn)成的基于激光雷達(dá)的 持久地圖（lifelong map），稱為 LT-Mapper（LiDAR-based lifelong mapping）。它將問題劃分為序貫子問題：多節(jié)SLAM（multi-session SLAM，MSS）、高/低動態(tài)變化檢測和正/負(fù)變化管理。該方法利用MSS，處理潛在的軌跡誤差；因此，變化檢測不需要良好的初始校準(zhǔn)。這個變化管理方案在內(nèi)存和計算成本方面保持有效性，提供了大規(guī)模點云地圖自動分離目標(biāo)的功能。通過對多個時間間隔（從一天到一年）的大量實際實驗，驗證了該框架的可靠性和適用性。

代碼在 github.com/gisbi-kim/lt

• 通過錨節(jié)點（anchor node）彈性地處理各節(jié)，而子模塊 LT- SLAM可用 LiDAR 在共享幀中拼接多節(jié)。

• 子模塊 LT-removert克服了各節(jié)之間對齊的多義性，沿空域軸和時域軸調(diào)用 remove-then-revert 算法。

• 子模塊 LT-map可以有效地生成最新地圖（實時地圖）和持久地圖（元地圖），同時變化存為增量地圖（delta map）。通過增量地圖，恢復(fù)和變化檢測操作在內(nèi)存和計算上成本高效。

• 上述模塊打包在單個框架中，其中包含現(xiàn)成的基于控制臺命令。此外，提供多個時間間隔（每天）的真實世界實驗。

通過錨節(jié)點（anchor node）彈性地處理各節(jié)，而子模塊 LT- SLAM可用 LiDAR 在共享幀中拼接多節(jié)。

子模塊 LT-removert克服了各節(jié)之間對齊的多義性，沿空域軸和時域軸調(diào)用 remove-then-revert 算法。

子模塊 LT-map可以有效地生成最新地圖（實時地圖）和持久地圖（元地圖），同時變化存為增量地圖（delta map）。通過增量地圖，恢復(fù)和變化檢測操作在內(nèi)存和計算上成本高效。

上述模塊打包在單個框架中，其中包含現(xiàn)成的基于控制臺命令。此外，提供多個時間間隔（每天）的真實世界實驗。

模塊流水線如圖所示：