基于LiDAR的密林场景位置识别评估与部署
机器人学
2024-09-02 v2
摘要
许多LiDAR位置识别系统专为城市驾驶场景开发和测试。它们在森林和林地等自然环境中的性能研究较少。在本文中，我们使用手持设备和腿足式机器人在密林环境中采集的LiDAR数据，分析了四种不同的LiDAR位置识别系统（包括手工制作方法和基于学习的方法）的能力。我们特别关注在对应LiDAR扫描对之间存在显著平移和方向差异时的定位评估。这对于传感器或机器人不遵循既定道路或路径的森林调查系统尤为重要。扩展分析后，我们将性能最佳的方法Logg3dNet集成到一个完整的6自由度位姿估计系统中——引入了多个验证层以实现精确配准。我们展示了我们的方法在三种操作模式下的性能：在线SLAM、离线多任务SLAM地图合并以及重定位到先验地图。我们使用在三个不同国家的森林中采集的数据评估了这些模式，在基线距离达5米时实现了80%的正确回环候选，在达10米时实现了60%。视频见：https://youtu.be/86l-oxjwmjY
引用
@article{arxiv.2403.14326,
title = {Evaluation and Deployment of LiDAR-based Place Recognition in Dense Forests},
author = {Haedam Oh and Nived Chebrolu and Matias Mattamala and Leonard Freißmuth and Maurice Fallon},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.14326},
year = {2024}
}