LiMo-Calib：基于四足机器人全景 3D 感知系统的现场快速 LiDAR-电机标定
机器人学
2025-02-26 v2
摘要
传统单一 LiDAR 系统受限于其有限的视场（field of view, FoV），导致盲区和环境感知不完整，尤其在负载受限的机器人平台上更为突出。集成电动 LiDAR 可通过显著扩展传感器 FoV 并实现自适应全景 3D 感知来提供实用解决方案。然而，四足机器人的高频振动会引入标定挑战，导致 LiDAR-电机变换产生变化，降低感知精度。现有利用人工目标或稠密特征提取的方法难以实现现场应用和实时实现。为克服这些限制，我们提出了 LiMo-Calib，一种无需外部目标即可从原始 LiDAR 扫描中直接利用几何特征实现的高效现场标定方法。LiMo-Calib 根据正态分布优化特征选择以加快收敛速度，同时保持精度，并引入一种基于局部平面拟合质量评估的重加权机制以提升鲁棒性。我们在安装于四足机器人上的电动 LiDAR 系统上集成并验证了所提方法，显著提高了标定效率和 3D 感知精度，使 LiMo-Calib 适用于实际机器人应用。我们进一步在使用标定参数后的全景 3D 感知系统上展示了 LIO 的精度提升。代码将在 https://github.com/kafeiyin00/LiMo-Calib 提供。
引用
@article{arxiv.2502.12655,
title = {LiMo-Calib: On-Site Fast LiDAR-Motor Calibration for Quadruped Robot-Based Panoramic 3D Sensing System},
author = {Jianping Li and Zhongyuan Liu and Xinhang Xu and Jinxin Liu and Shenghai Yuan and Fang Xu and Lihua Xie},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12655},
year = {2025}
}