Coco-LIC:基于非均匀 B 样条的连续时间紧耦合激光-惯性-相机里程计
机器人学
2023-09-19 v1
摘要
本文中,我们提出了一种高效的连续时间激光-惯性-相机里程计,利用非均匀 B 样条紧耦合来自激光雷达、IMU 和相机的测量。与基于均匀 B 样条的连续时间方法相比,我们的非均匀 B 样条方法在实现实时效率和高精度方面具有显著优势。这是通过动态自适应地放置控制点,考虑运动的不同动态特性来完成的。为了在短滑动窗口优化内实现异构激光-惯性-相机数据的高效融合,我们使用来自全局激光雷达地图的对应地图点为视觉像素分配深度,并为当前图像帧中相关像素构建帧到地图的重投影因子。这种方式避免了对视觉像素深度优化的需求,而深度优化通常需要在连续时间轨迹估计中使用带大量控制点的长滑动窗口。我们在真实世界数据集上进行了专门实验,以展示采用非均匀连续时间轨迹表示的优势和有效性。我们的激光-惯性-相机里程计系统还在具有传感器退化的挑战性场景和大规模场景上进行了广泛评估,并展现出与最先进方法相当或更高的精度。本文的代码库也将在 https://github.com/APRIL-ZJU/Coco-LIC 开源。
引用
@article{arxiv.2309.09808,
title = {Coco-LIC: Continuous-Time Tightly-Coupled LiDAR-Inertial-Camera Odometry using Non-Uniform B-spline},
author = {Xiaolei Lang and Chao Chen and Kai Tang and Yukai Ma and Jiajun Lv and Yong Liu and Xingxing Zuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.09808},
year = {2023}
}
备注
has been accepted by RAL 2023