基于栅格化三维激光雷达点云图像中 ORB 特征的 6 自由度激光雷达 SLAM
机器人学
2021-03-22 v1
摘要
准确且计算高效的 SLAM 算法对现代自动驾驶车辆至关重要。为使算法轻量化，大多数 SLAM 系统依赖从图像中提取特征用于视觉 SLAM，或从点云中提取特征用于基于激光的方法。通过三维点云进行特征检测成为计算上具有挑战性的任务。本文提出一种通过将三维点云投影形成图像并应用基于视觉的特征检测技术的方法。所提方法在各种环境中给出可重复且稳定的特征。基于此类特征，我们构建了一个由跟踪、建图和闭环线程组成的 6 自由度 SLAM 系统。对于闭环检测，我们采用两步法，即最近关键帧检测，以及通过匹配从栅格化激光雷达图像中提取的特征进行闭环候选验证。此外，我们利用关键帧结构实现轻量化 SLAM 系统。所提系统在 KITTI 数据集和密歇根大学福特校园数据集上实现并评估。实验结果表明，本文提出的算法在提供准确结果的同时，可大幅降低点云特征检测及整个 SLAM 系统的计算成本。
引用
@article{arxiv.2103.10678,
title = {6-DOF Feature based LIDAR SLAM using ORB Features from Rasterized Images of 3D LIDAR Point Cloud},
author = {Waqas Ali and Peilin Liu and Rendong Ying and Zheng Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.10678},
year = {2021}
}