基于可靠初始位姿的自适应 ICP 激光雷达里程计
机器人学
2025-09-29 v1 人工智能
摘要
作为移动机器人自主导航与定位的关键技术，激光雷达（LiDAR）里程计广泛应用于自动驾驶领域。基于迭代最近点（ICP）的方法因其高效的点云配准能力，已成为激光雷达里程计的核心技术。然而，一些现有的 ICP 方法未考虑初始位姿的可靠性，可能导致方法收敛到局部最优。此外，自适应机制的缺失阻碍了对复杂动态环境的有效处理，导致配准精度显著下降。为解决这些问题，本文提出了一种依赖可靠初始位姿的自适应 ICP 激光雷达里程计方法。首先，采用基于密度滤波的分布式粗配准来获得初始位姿估计。然后通过与运动预测位姿进行比较来筛选可靠初始位姿，从而减小源点云与目标点云之间的初始误差。随后，结合当前与历史误差动态调整自适应阈值，以适应动态环境的实时变化。最后，基于可靠初始位姿和自适应阈值，从当前帧到局部地图执行点面自适应 ICP 配准，实现源点云与目标点云的高精度对齐。在公开 KITTI 数据集上的大量实验表明，所提方法优于现有方法，显著提升了激光雷达里程计的精度。
引用
@article{arxiv.2509.22058,
title = {An Adaptive ICP LiDAR Odometry Based on Reliable Initial Pose},
author = {Qifeng Wang and Weigang Li and Lei Nie and Xin Xu and Wenping Liu and Zhe Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.22058},
year = {2025}
}