COIN-LIO：互补强度增强的激光雷达惯性里程计
机器人学
2024-08-20 v4
摘要
我们提出 COIN-LIO，一种将激光雷达强度信息与基于几何的点云配准紧密耦合的激光雷达惯性里程计（LiDAR Inertial Odometry）流水线。我们工作的重点是提高激光雷达-惯性里程计在几何退化场景（如隧道或平地）中的鲁棒性。我们将激光雷达强度回波投影为强度图像，并提出一种图像处理流水线，生成在图像内以及跨不同场景具有改善亮度一致性的滤波图像。为有效利用强度作为附加模态，我们提出了一种新颖的特征选择方案，检测点云配准中无信息量的方向，并显式选择具有互补图像信息的块。随后在迭代扩展卡尔曼滤波中将图像块中的光度误差最小化与惯性测量及点对面配准相融合。所提方法在公开数据集上提高了精度与鲁棒性。我们还发布了一个新数据集，其在具有挑战性的几何退化场景中捕获了五种真实环境。通过使用额外的光度信息，我们的方法在几乎所有对比基线方法均失败的环境中表现出显著增强的对抗几何退化的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2310.01235,
title = {COIN-LIO: Complementary Intensity-Augmented LiDAR Inertial Odometry},
author = {Patrick Pfreundschuh and Helen Oleynikova and Cesar Cadena and Roland Siegwart and Olov Andersson},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.01235},
year = {2024}
}