移动机器人激光SLAM导航（一）：传感器融合与运动模型解析

1. 激光SLAM导航的核心传感器

激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术是移动机器人自主导航的基础，而传感器则是整个系统的"眼睛"。在实际项目中，我们通常会采用多传感器融合的方案来提高定位和建图的精度。让我来拆解几个关键传感器的工作原理和使用技巧。

1.1 激光雷达的数据特性与选型

激光雷达（LiDAR）通过发射激光束并接收反射信号来测量距离。目前主流的有两种测距原理：

• 三角测距法：成本低但精度随距离下降明显，适合5米内的室内场景。我去年测试过一款采用三角测距的雷达，在3米处误差约±2cm，但到5米时误差就增大到±8cm。

• 飞行时间法（TOF）：通过测量激光往返时间计算距离，精度可达毫米级。去年给一个仓储项目选用的TOF雷达，10米范围内误差始终保持在±1cm内。

多线激光雷达（如16线/32线）能获取更丰富的三维信息，但数据处理复杂度也呈指数增长。在室内服务机器人项目中，单线雷达往往就够用。这里有个实测数据对比：

1.2 IMU的补偿作用

惯性测量单元（IMU）虽然存在漂移问题，但它的高频响应（通常100Hz以上）能有效补偿激光雷达的低频缺陷（10Hz左右）。去年调试AGV时发现，单纯用激光雷达在快速转弯时会出现轨迹断裂，加入IMU数据后明显改善。

IMU的安装位置也很关键。建议尽量靠近机器人旋转中心，否则需要做坐标转换。曾经有个项目因为IMU安装偏移了15cm，导致航向角积分误差增大了23%。

1.3 轮式里程计的校准技巧

轮式里程计是许多工程师容易忽视的重要传感器。通过编码器脉冲计数可以推算位移，但要注意：

1. 轮胎打滑会导致误差累积，建议每周进行一次手动校准
2. 轮径会随负载和磨损变化，我们测得满载时轮径会缩小0.5-1.2%
3. 安装偏心会引入周期性误