针对激光SLAM在城市测绘中存在的累积误差大、稳健性差的问题,本文提出了一种面向城市高精度制图的激光紧耦合SLAM方法,该方法引入杆状和面状特征进行点云配准,降低了城市环境下SLAM的累积误差,并通过GNSS角点位置约束,提高了全局地图构建的准确性。本文在4组城市常见场景(开放园区、地下车库、城市公园、街区道路)中对所提方法进行了验证,并与目前主流的LOAM、LeGO-LOAM和LIO-SAM方法进行了对比,试验结果表明LOAM和LeGO-LOAM在复杂城市场景中稳定性较差,LIO-SAM和本文所提方法成功实现了4组场景的制图。与LIO-SAM相比,本文所提方法仅采用激光惯导紧耦合时,轨迹绝对位置误差较LIO-SAM降低了32.25%,结合GNSS位置因子后进一步降低了92.03%(轨迹精度均优于10 cm)。此外,开放园区的控制点精度评定表明本文所提方法的点云绝对坐标精度优于5 cm
