LiLO：基于球面距离图像滤波的轻量低偏置激光雷达里程计方法
机器人学
2023-11-14 v1
摘要
在非结构化室外环境中，机器人需要计算时间短且准确高效的里程计。现有的低偏置激光雷达里程计方法往往计算代价高昂。为解决该问题，我们提出一种轻量激光雷达里程计方法，其将非组织点云数据转换为球面距离图像（SRI），并在图像平面上滤除面、边缘和地面特征。这大幅降低了基于LOAM算法的里程计估计所需的计算时间与特征数量。我们的里程计估计方法不依赖全局地图或闭环算法，进一步降低了计算成本。实验结果表明，在KITTI数据集上平移与旋转误差分别为0.86%和0.0036°/m，平均运行时间为78ms。此外，我们使用自有数据测试该方法，在覆盖3.5Km的八次闭环中取得平均闭环误差0.8m与运行时间27ms。
引用
@article{arxiv.2311.07291,
title = {LiLO: Lightweight and low-bias LiDAR Odometry method based on spherical range image filtering},
author = {Edison P. Velasco-Sánchez and Miguel Ángel Muñoz-Bañón and Francisco A. Candelas and Santiago T. Puente and Fernando Torres},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.07291},
year = {2023}
}
备注
This paper is under review at the journal "Autonomous Robots" (Springer)