AC-LIO: 基于选择性帧内平滑实现 LiDAR-惯性里程计畸变的渐近补偿
机器人学
2025-05-21 v3
摘要
现有的 LiDAR-惯性里程计 (LIO) 方法通常利用 IMU 积分推导的 prior trajectory 来补偿 LiDAR 帧内的运动畸变。然而，prior trajectory 与 true trajectory 之间的偏差可能导致残余运动畸变，妨碍 LiDAR 帧与其对应几何环境的一致性。这种不平衡可能导致点云配准陷入局部最优，从而在长期和大规模定位中加剧漂移。为此，我们提出一种新的 LIO 框架，采用选择性帧内平滑技术，称为 AC-LIO。我们的核心思想是在收敛准则的指导下，对当前更新项进行渐近反向传播，并在最小计算增加的前提下补偿残余运动畸变，以提高离散状态 LIO 系统的准确性。大量实验表明，我们的 AC-LIO 框架在准确度上优于 prior 作品，平均 RMSE 降低约 30.4%，显著提升了长期和大规模定位与映射的准确性。
引用
@article{arxiv.2412.05873,
title = {AC-LIO: Towards Asymptotic Compensation for Distortion in LiDAR-Inertial Odometry via Selective Intra-Frame Smoothing},
author = {Tianxiang Zhang and Xuanxuan Zhang and Wenlei Fan and Xin Xia and Huai Yu and Lin Wang and You Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.05873},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 9 figures