自動運転における3次元地図作成の不正確さや姿勢ドリフトの問題に対して、レーザーレーダーオドメトリを利用して慣性計測装置（IMU）の累積誤差を除去し、IMUの事前積分によりレーザーレーダーポイントクラウドの歪みを除去することで、レーザーレーダーとIMUの密結合地図作成システムを形成した；ループ検出因子、レーザーレーダーオドメトリ因子、およびIMU事前積分因子を追加して後端グラフ最適化を行い、位置推定の全体的一貫性の向上と姿勢推定誤差の低減、累積ドリフト誤差の削減を目指している。最後に、学内キャンパスの実環境とオープンデータセットKITTIを用いて実験検証を行い、実験により選択した学内キャンパスの実環境において、改良アルゴリズムのAPE誤差平均値が元のアルゴリズムと比較して11.04％低減し、APE二乗平均平方根誤差も17.35％低減したことを示した；KITTIデータセットのシーンでは、改良アルゴリズムの平均APE誤差が10.04％低減し、平均二乗誤差も12.04％低減した。研究結果は、改良された地図作成手法が姿勢推定精度と地図構築精度を効果的に向上させることができることを示している。

レーザーレーダー;自動運転;同期位置推定と地図作成;センサー融合