在现代科技发展领域，三维重建技术已成为众多行业关注的焦点，它在机器人导航、虚拟现实、文化遗产数字化等众多领域发挥着重要作用。激光雷达与惯性测量单元（IMU）结合使用在三维场景重建中展现出独特的优势，尤其在动态环境下的高精度重建。本文综述了基于激光雷达和IMU的场景三维重建技术的最新研究进展，并深入探讨了其在点云处理和配准中的关键创新点。
激光雷达作为一种非接触式测量工具，在三维空间信息获取方面具有速度快、精度高、可远距离测量等优点，是场景三维重建的重要数据来源。然而，在动态环境下，如无人机或移动机器人进行的扫描，常常面临点云稀疏的问题。为了克服这一点，研究者们提出利用低线数激光雷达的动态扫描技术，通过连续动态扫描来获取更为丰富的点云信息，从而解决点云稀疏问题。在多帧点云融合方面，动态扫描能够提供连续的场景信息，为后续的点云配准和融合提供了良好的数据基础。
然而，动态扫描过程中产生的点云融合并不能完全保证高精度匹配，尤其是在存在复杂纹理、重复结构的场景中，常规的点云配准方法可能遇到错误匹配的问题。为此，文章提出了结合3DSIFT关键点和BSHOT描述符的点云特征匹配方法。这种方法通过提取点云中的特征点，并使用描述符描述其周围环境，从而有效提高特征匹配的准确性和效率。相较于传统仅依赖几何信息的配准方法，3DSIFT-BSHOT结合方法能更好地处理场景中相似结构的区分问题，从而有效减少错误匹配的情况。
在点云去畸变方面，激光雷达运动引起的点云畸变是一个长期存在的问题。以往的方法通常只考虑单帧点云内部的畸变校正，而忽略了由于激光雷达和IMU之间可能存在微小的相对运动导致的误差。本研究提出了一种基于IMU线性插值的点云去畸变技术，该技术通过时间对齐点云数据与IMU预积分位姿，使用雷达位姿矩阵将激光点校正到起始激光点所在坐标系，从而有效减小运动带来的畸变。此方法不仅提高了点云数据的准确性，而且由于其时间同步性，还保证了在动态扫描过程中的实时性和稳定性。
多帧点云配准是三维重建中不可或缺的一环，尤其是在长时间或长距离扫描过程中，由于IMU自身的误差以及激光雷达的累积误差，可能导致重建场景出现重影。为了解决这一问题，研究者们引入IMU的位姿信息，建立了一个包含点云配准误差和IMU预积分误差的联合优化函数。通过联合优化，不仅提高了多帧点云配准的精度，同时也改善了重建场景的整体一致性。
基于激光雷达和IMU的场景三维重建技术的研究不仅在理论上有重要突破，而且在实践应用中也展现出巨大潜力。该技术在自动驾驶、无人机测绘、物流自动化等领域具有广泛的应用前景，能够有效提升系统对复杂环境的理解和决策能力。未来的研究将集中于如何进一步优化算法，降低系统计算成本，提高实时性能，以及如何更好地应对各种复杂多变的环境因素，以实现更加精准和鲁棒的三维场景重建。
