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图中的五颜六色部分为激光雷达扫描。点云的色彩对应每个点的时刻戳(蓝色表明时刻戳更远的点云，赤色表明时刻戳更近的点云)。
经过在每一帧扫描的开端和完毕时刻联合优化两个姿势，并依据时刻戳进行插值，使扫描进行弹性变形以与地图(白点)对齐，然后创立接连时刻扫描到地图的路程计。图片最下面下面阐明轨道具有扫描内姿势的接连性和扫描之间的不接连性。这儿也引荐「3D视觉工坊」新课程《三维点云处理：算法与实战汇总》。
关于在每一帧扫描的第一个时刻戳和最终一个时刻戳之间的时刻∈[,]捕获的每个传感器的丈量，经过在扫描的开始和完毕两个姿势之间插值来估量传感器的姿势。
与其他路程计不同的是，当时帧的开始位姿不等于上一帧的完毕位姿，这两个位姿之间加入了一个附近束缚，迫使两个姿势坚持挨近，这使路程计对传感器的高频运动愈加稳健。
其间，优化变量,为扫描到地图的接连时刻ICP(实际上的意思便是插值和ICP的进程)。
为国际坐标系中表明的点，为在部分地图中邻域的法线，为传感器丈量值(在LiDAR坐标系中)；
是雷达坐标系在时刻到国际W的改换。经过界说，在和之间进行插值估量。关于旋转插值，运用规范球面线性插值(slerp)。
还引入了有利于平面邻域的权重:，是邻域的平面度，其间是邻域协方差特征值的平方根。
优化函数还引入了两个束缚(方位一致性束缚)和(等速束缚)，其权重分别为和，界说如下:
CT-ICP履行迭代，直到满意参数步长范数的阈值(一般为平移0.1 cm和旋转0.01°)或到达屡次迭代(5次以保证实时性)。
作为部分地图，国际坐标系(W)中的点存储在体素的稀少数据结构中，以便比kd-trees(常数时刻拜访而不是对数拜访)更快地进行邻域拜访。地图的体素巨细操控着邻域查找的半径，以及存储点云的具体程度。
每个别素最多存储20个点，这样两个点之间的间隔就不会逾越10厘米，以束缚由于沿着扫描线的丈量密度而形成的冗余。一旦一个别素被填满，就不会再刺进点了。
为了构建点的邻域(用于核算ni和ai)，从当时点的27个相邻体素中挑选地图中k=20个最近邻。在对当时扫描n运转CT-ICP后，这些点被增加到部分地图中。
运用这些类型地图的路程计对过错配准高度灵敏，而且无法从过错扫描刺进的地图污染中康复，为了处理这样的一个问题，引入了一个鲁棒的配置文件，能够检测硬状况(快速方向改变)和注册失利(方位不一致或很多新要害点落在空体素中)，并测验运用一组更保存的参数(最显着的是很多采样要害点和更大的邻域查找)对当时扫描进行新的注册;关于重要的方向修正(≥5◦)，不会在地图中刺进新的扫描，由于这有更高的不对齐概率。
回环检测算法在其内存中保留了一个由路程计记载的最终扫描的窗口。当窗口到达扫描的巨细时，这些点被聚组成一个点云，放置在窗口中心的坐标结构中。
然后将该地图的每个点刺进到二维高程网格中，使每个像素点坚持最大高程。从这个二维网格中，经过在和之间剪切每个像素的z坐标来取得高程图画。
然后提取旋转不变的2D特征，并将其与高程网格一同保存在内存中。除了最终一次之外的一切扫描都将从窗口中删去。
每次建立新的高程图画时，它都会与保存在其内存中的高程图画进行匹配。运用RANSAC鲁棒拟合两个特搜集之间的二维刚性改换，并运用内层数的阈值来验证对应联络。当匹配被验证后，对初始2D改换在高程网格的点云上进行ICP细化，发生准确的6自由度闭环束缚。
后端运用位姿图，当增加新的路程束缚时，会向图中增加新的姿势，但只有当检测到新的环路束缚时，轨道才会进行大局优化，此刻闭环模块的轨道也会更新。
为了定量点评其质量，RTE不太合适，而且在环路封闭后趋于恶化。为了证明大局轨道改善，运用规范的肯定轨道差错(ATE)来做评价。但是，为了将质量评价与初始姿势的方向差错分脱离，在核算ATE之前首要估量地上真值与估量轨道之间的最佳刚性改换。这儿也引荐「3D视觉工坊」新课程《三维点云处理：算法与实战汇总》。
本文提出了一种新的实时激光雷达路程计办法，该办法在七个不同数据集(从驾驭到高频运动场景)上逾越了现在的技术水平。该办法的中心是匹配CT-ICP的接连扫描，它在优化进程中弹性地歪曲新的扫描，以补偿收集进程中的运动。
未来的作业将专心于改善后端，将所提出的接连公式扩展到扫描匹配之外，并充沛的使用循环封闭程序。
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