基于遗传算法进行参数优化的激光雷达-单目视觉里程计
机器人学
2019-03-07 v1
摘要
Lidar-Monocular Visual Odometry (LIMO，激光雷达-单目视觉里程计) 是一种里程计估计算法，它结合相机与 LIght Detection And Ranging sensor (LIDAR，激光雷达) 通过跟踪相机特征以及来自 LIDAR 测量的特征进行视觉定位，并基于鲁棒关键帧利用 Bundle Adjustment (光束法平差) 估计运动。为剔除离群点，LIMO 使用了语义标注和植被地标的权重。LIMO 以及许多其他里程计估计算法的一个缺陷在于，其具有许多参数需要根据环境的动态变化手动调整，以降低平移误差。本文中，我们提出并论证了使用 Genetic Algorithm (遗传算法) 参照 LIMO 优化参数，以最大化 LIMO 的定位与运动估计性能。我们在知名的 KITTI 里程计数据集上评估了我们的方法，并表明遗传算法有助于 LIMO 在不同数据集中降低平移误差。
引用
@article{arxiv.1903.02046,
title = {Lidar-Monocular Visual Odometry with Genetic Algorithm for Parameter Optimization},
author = {Adarsh Sehgal and Ashutosh Singandhupe and Hung Manh La and Alireza Tavakkoli and Sushil J. Louis},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.02046},
year = {2019}
}