同步定位与地图构建（SLAM）技术在过去几十年取得了惊人的进展，并在自动驾驶领域引起了极大的兴趣。SLAM的概念根源于导航和地图构建，它超越了一些传统的定位和本地化技术，因为它可以支持更可靠和健壮的定位、规划和控制，以满足自动驾驶的关键标准。在这项研究中，作者首先概述了不同的SLAM实现方法，然后讨论了SLAM在自动驾驶中的应用，涉及不同的驾驶场景、车辆系统组件和SLAM方法的特点。接着，作者讨论了在自动驾驶中应用SLAM时面临的一些挑战性问题和当前的解决方案。回顾了一些定量质量分析方法，以评估SLAM系统的特点和性能，并监控SLAM估计中的风险。此外，本研究描述了一个真实世界的道路测试，以演示用于自动驾驶的基于多传感器的现代化SLAM过程。数值结果表明，通过集成激光雷达和GNSS/INS的SLAM过程可以生成高精度的3D点云地图。基于这个预先生成的地图和在线激光雷达扫描匹配以及与惯性系统紧密融合，可以实现在线四到五厘米精度的定位解决方案。
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