インテリアポイントクラウドとLIDARのマッピングに最適なアプローチ

Question

最近、Arduinoと2台のサーボとGarmin Lite 3 LIDARを使って3D LIDARを作り始めました。ステーショナリマッピングは素晴らしいですが、今ではハンドヘルドユニットを使ったインテリアマッピングに移行したいと思います。私はもちろんGPSに頼っている外付けユニットを使っていますが、まともなインテリアポイントクラウドを得るための最良の方法は何ですか？

もちろん、ユニットの動きを「マップ」するために追加のセンサーを使用することもできますが、その結果はそれほど大きくないと思われます。この解決策は個人的には実装に時間がかかります既存のプロットの変更に基づいたポイント（つまり、ユニットが部屋の隅から離れていることを識別します）。

どのようなヒントや例なども理解できます。乾杯！

Answer 1

屋内モバイルマッピングは、多くの場合、Simultaneous Localization And Mapping (SLAM)で行われます。 SLAMアルゴリズムとその実装は、活発な研究領域です。チェックアウトするプロジェクトはOpenSLAMです。独自のSLAMソリューションを構築するためのソースコードを提供しています。their paper (pdf)には、より多くのバックグラウンドと実際のテストの結果が含まれています。

追加のハードウェアに関しては、Inertial Measurement Unit (IMU)は、システムの姿勢と加速度に関する情報を提供します。 GNSSが拒否された環境であろうとなかろうと、これはすべてのモバイルシステムの要件です。

幸運を祈る！