Comparative Analysis of SLAM Algorithms for Mechanical LiDAR and Solid-State LiDAR

激光雷达 测距 遥感 移动机器人 计算机科学 里程计 同时定位和映射 人工智能 机器人 地理 电信
作者
Baoding Zhou,Doudou Xie,Shoubin Chen,Haoquan Mo,Chunyu Li,Qingquan Li
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:23 (5): 5325-5338 被引量:18
标识
DOI:10.1109/jsen.2023.3238077
摘要

With the advancement of light detection and ranging (LiDAR) technology in recent years, various new types of LiDAR have emerged, and the price of LiDAR equipment has gradually decreased. At present, low-cost solid-state LiDARs are gradually occupying the market. To evaluate the performance of two LIDARs for simultaneous localization and mapping. This study investigated the application of solid-state LiDAR and mechanical LiDAR in localization and mapping systems and comparatively analyzed their advantages and disadvantages. We selected some classic open-source algorithms [such as LiDAR odometry and mapping (A-LOAM)] to evaluate the performance of mechanical LiDAR and solid-state LiDAR in localization. The experimental data are adopted from some representative open-source data (such as KITTI data) and real data collected by Shenzhen University. The results showed that the localization accuracy of solid-state LiDAR was lower than that of mechanical LiDAR when the mobile robot moved to the corner and faced square to the wall at close range. Moreover, the localization accuracy of solid-state LiDAR was the same as or even higher than that of mechanical LiDAR when the mobile robots had small changes in the field of view (FOV) and the mobile robot moved along straight lines or other tracks.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
优秀若剑发布了新的文献求助10
刚刚
sakura发布了新的文献求助10
刚刚
你笑靥若桃花完成签到,获得积分20
1秒前
lss完成签到,获得积分10
1秒前
欧皇发布了新的文献求助10
1秒前
Rong发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
烟花应助田田田田采纳,获得10
2秒前
Ivy完成签到,获得积分10
3秒前
砺行完成签到,获得积分10
5秒前
温柔的枫发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
研友_xLOMQZ完成签到,获得积分10
6秒前
段段发布了新的文献求助10
6秒前
斯文败类应助一只超采纳,获得10
6秒前
科研小王完成签到,获得积分20
8秒前
8秒前
Jonah发布了新的文献求助10
8秒前
爆米花应助几号大家好采纳,获得10
9秒前
年轻灯泡完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
tigger发布了新的文献求助40
9秒前
李健的小迷弟应助桂芯钰采纳,获得10
9秒前
10秒前
温柔的枫完成签到,获得积分20
10秒前
10秒前
11秒前
dadadsad完成签到,获得积分10
11秒前
夕阳昏红发布了新的文献求助20
12秒前
22222发布了新的文献求助10
12秒前
sakura完成签到,获得积分10
13秒前
小马甲应助西门放狗采纳,获得10
14秒前
完美世界应助晨熹采纳,获得10
14秒前
李健应助黎黎采纳,获得10
14秒前
15秒前
桃子完成签到 ,获得积分10
15秒前
15秒前
科研小子发布了新的文献求助10
16秒前
高分求助中
ФОРМИРОВАНИЕ АО "МЕЖДУНАРОДНАЯ КНИГА" КАК ВАЖНЕЙШЕЙ СИСТЕМЫ ОТЕЧЕСТВЕННОГО КНИГОРАСПРОСТРАНЕНИЯ 3000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 2500
Future Approaches to Electrochemical Sensing of Neurotransmitters 1000
Electron microscopy study of magnesium hydride (MgH2) for Hydrogen Storage 1000
Finite Groups: An Introduction 800
Research on WLAN scenario optimisation policy based on IoT smart campus 500
生物降解型栓塞微球市场(按产品类型、应用和最终用户)- 2030 年全球预测 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3905694
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3450949
关于积分的说明 10863072
捐赠科研通 3176342
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1754814
邀请新用户注册赠送积分活动 848456
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 791036