即时定位与建图 （SLAM）技术应用于煤矿井下无人机自主定位时，由于采用特征点构建地图，易出现退化问题，导致定位不准确，且因其以机体作为参考坐标系，无法实现全局定位。针对该问题，提出了一种基于点云地图的煤矿井下无人机定位方法。以Fast-LIO2算法作为激光SLAM算法，获得无人机位姿估计；采用迭代最近邻算法，对获取的激光雷达实时点云和全局点云地图进行两步匹配，实现无人机位姿校正；针对因点云数量过多导致点云匹配速度无法保证定位实时性的问题，设计了基于时间的位姿输出策略，提高了无人机位姿数据输出频率。在1 000 m煤矿井下巷道中测试无人机定位方法的SLAM精度和位姿校正效果，结果表明：在长距离巷道环境中，Fast-LIO2算法的定位累计误差小于1 m，在600 m以上范围内小于0.3 m，明显小于LOAM-Livox算法和LIO-Livox算法；Fast-LIO2算法输出的位姿估计经校正算法校正后，飞行路径全部位于全局点云地图中，验证了位姿校正算法有效；单次SLAM算法运行耗时14.83 ms，单次位姿校正耗时883 ms，位姿数据输出频率为10 Hz，满足无人机定位实时性要求。

0 引言
1 井下无人机定位方法架构
2 激光SLAM算法
3 基于点云地图的位姿校正算法
3.1两步匹配算法
3.2 基于ICP的点云匹配方法
3.3 基于时间的位姿输出策略
4 试验验证
4.1硬件架构
4.2 SLAM精度试验对比
4.3位姿校正试验
4.4 算法复杂度分析和实时性试验
5 结论

高海跃,王凯,王保兵等.基于全局点云地图的煤矿井下无人机定位方法[J/OL].工矿自动化:1-9[2023-08-30].DOI:10.13272/j.issn.1671-251x.2022110024.