神经惯性网络辅助的激光雷达惯性里程计定位方法及系统

本发明涉及机器人定位技术领域，具体涉及一种神经惯性网络辅助的激光雷达惯性里程计定位方法及系统，方法包括：实时获取激光雷达点云数据和对应的IMU数据，预测载体当前时刻位姿；基于当前时刻位姿补偿激光雷达点云数据的运动畸变；将IMU数据变换到世界坐标系后存储在IMU缓冲区；将IMU缓冲区的数据输入神经惯性网络模型进行推理，得到预测位置；将经过畸变矫正的激光雷达点云数据与局部地图进行配准，判断是否发生匹配退化；根据退化方向，将神经惯性网络模型的预测位置与激光雷达匹配估计位置进行融合，得到融合位姿；基于融合位姿更新里程计和局部地图，并进行下一轮的点云配准。本发明可有效解决激光雷达在退化场景中的定位漂移问题。