基于改进DLO算法的无人叉车同时定位与建图

来源：电子测量技术杂志2025年第8期北京时间：

作者：程军，毛伟，汪步云，许德章，杨秋生

单位：1.安徽工程大学人工智能学院 芜湖 241000;2.安徽工程大学机械与汽车工程学院 芜湖 241000; 3.芜湖云擎机器人科技有限公司 芜湖 241000

摘要：堆垛式无人叉车在仓储和物流管理中负责货物的堆垛和取放任务，在工业环境中，需要开发快速而准确的状态估计和环境感知算法，以便实现无人叉车的自主导航运动。然而，直接使用激光雷达里程计进行状态估计时，往往会导致建图不准确和位姿漂移等问题。为此，提出了一种基于改进DLO算法的堆垛式无人叉车同时定位与建图方法。利用惯性测量单元提供的运动模型以及多线激光雷达的点云数据，对叉车的初始位姿进行先验估计。通过DLO SLAM算法的前端，采用广义最小二乘法进行扫描匹配，实时估计叉车的位姿并构建地图。利用HDL-Graph-SLAM的后端位姿图优化和回环检测，进一步提升地图重建的精度。实验结果表明，该方案能够有效抑制动态环境中的地图漂移及误差累积问题。与DLO SLAM相比，定位精度提高了60.9%，与Cartographer算法相比提高了56.9%，同时，稳定性也显著提升，能够满足堆垛式无人叉车同时定位与建图的要求。

关键词：同时定位与建图;堆垛式无人叉车;状态估计;环境感知;位姿漂移

基金资助：国家自然科学基金(51605229)、安徽省高校自然科学基金(2023AH050928)、安徽省高校协同创新项目（GXXT-2023-076）、安徽省经信委制造业重点领域揭榜挂帅项目(JB22031)、安徽未来技术研究院企业合作项目(2023qyhz35)资助