日前，团队论文 “Equivariant Filter for Tightly Coupled LiDAR-Inertial Odometry” 被国际机器人领域顶级会议 IEEE International Conference on Robotics & Automation 接收，将在今年5月美国亚特兰大召开的ICRA会议上作口头报告。硕士研究生陶安博为该文第一作者。该论文受到国家自然科学基金（42404025）；中国博士后科学基金（2023TQ0248）；国家重点研发计划（2023YFB3907100）项目支持。

位姿估计是SLAM中的一个关键问题。然而，开发一个鲁棒且一致的状态估计器仍然是一个重大挑战，因为传统的扩展卡尔曼滤波器（EKF）难以处理模型非线性的问题，尤其是对于惯性测量单元（IMU）和激光雷达（LiDAR）而言。为了提供一种一致且高效的姿态估计解决方案，本文提出了Eq-LIO，这是一种基于等变滤波器（EqF）的紧密耦合LIO系统的鲁棒状态估计器。与基于SE2(3) 群结构的不变卡尔曼滤波器（IEKF）相比，EqF利用半直积群的对称性来耦合系统状态，包括IMU偏差、导航状态和LiDAR外参状态，从而抑制线性化误差，并在状态发生意外变化时提高估计器的性能。所提出的Eq-LIO具有天然的一致性和更高的鲁棒性，这一点通过数学推导在理论上得到了证明，并通过在公开和私有数据集上进行的一系列实验测试得到了验证。

IEEE国际机器人与自动化会议（IEEE International Conference on Robotics & Automation，简称ICRA）是国际机器人领域最具影响力的学术会议之一，由IEEE机器人与自动化学会主办，旨在展示机器人技术、自动化系统及相关领域的最新研究成果。