随着人工智能和无人驾驶等相关学科的快速发展，煤矿装备的智能化和无人化成为了新的趋势。智能设备的应用将大大提高煤矿作业的生产力以及人员安全性。露天煤矿地形复杂，与城市环境相比无明显的几何特征，具有分段相似性，利用现有以激光雷达为主的同时定位与建图（Simultaneous localization and mapping，SLAM）方案在该环境下易出现定位漂移和建图误差较大等现象。针对上述问题，提出了一种基于激光雷达（Light Detection and Ranging，LiDAR）和惯导（Inertial Measurement Unit，IMU）紧耦合的SLAM算法，该算法使用LiDAR和IMU两种传感器作为数据输入，对数据进行预处理，前端利用迭代扩展卡尔曼滤波器将预处理后的LiDAR特征点与IMU数据相融合，并使用后向传播来矫正雷达运动畸变，后端利用雷达相对位姿因子将LiDAR帧间配准结果作为约束因子与回环因子共同完成全局因子图优化。利用开源数据集和露天煤矿实地数据集验证了算法的鲁棒性和精确性。实验结果表明在城市结构化环境中本文所提算法与当前激光SLAM算法精度保持一致，而针对长达两千多米的露天煤矿实地环境，所提算法较FAST-LIO2、LIO-SAM紧耦合算法在定位精度上分别提高了46.00%和23.15%，且具有更高的鲁棒性。

0 引言
1 系统框架
2 系统模型描述
3 激光惯性里程计模型构建
3.1 状态传播
3.2 状态更新
4 全局因子图优化
5 实验和讨论
5.1 开源数据集实验
5.2 露天矿山实测数据集实验
6 结论

马宝良,崔丽珍,李敏超等.露天煤矿环境基于LiDAR/IMU的紧耦合SLAM算法[J/OL].煤炭科学技术:1-9[2023-08-23].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2402.TD.20230821.1443.005.html