阅读指南 AI 调研与资料整理
面向技术趋势、行业资料和模型能力的调研型内容，适合快速建立背景认知。
适合读者
- 需要快速了解 AI 技术或行业方向的读者
- 想把资料整理转成工程判断的开发者
前置知识
- 了解基本 AI / 后端概念会更顺畅
- 重点关注结论、边界和可落地方向
你将收获
- 获得主题背景、关键术语和趋势判断
- 识别后续需要深入验证的工程问题
这是一篇调研或历史归档型文章，适合作为背景资料阅读；如果要用于实际落地，建议结合最新官方文档和当前工程环境再验证。
状态估计与定位融合
robot_localization 包
- 支持 EKF/UKF 滤波器
- 支持多传感器输入
- 定位误差降低 60%-80%
应用场景
- 仓储 AGV 精准导航
- 室外巡检机器人长期定位
- 自动驾驶车辆局部定位
激光雷达 SLAM
GMapping
- 2D 粒子滤波建图
- 适合小型环境（<500㎡）
- 定位精度：±2cm
HectorSLAM
- 无里程计
- 适配无人机/手持移动平台
- 定位误差：<3% 移动距离
Google Cartographer
- 图优化算法
- 支持 2D/3D 建图
- 闭环检测优秀
- 建图精度：±5cm
LOAM 系列
- A-LOAM：高精度
- LeGO-LOAM：地面优化
- LIO-SAM：IMU 紧耦合
选型建议
