LVI-SAM：基于平滑与建图的紧耦合激光-视觉-惯性里程计
机器人学
2021-06-01 v2
摘要
我们提出了一种基于平滑与建图的紧耦合激光-视觉-惯性里程计框架 LVI-SAM，可实现高精度、高鲁棒性的实时状态估计与地图构建。LVI-SAM 构建于因子图之上，由两个子系统组成：视觉-惯性系统（VIS）与激光-惯性系统（LIS）。两个子系统以紧耦合方式设计，其中 VIS 利用 LIS 的估计来促进初始化。通过使用激光测量为视觉特征提取深度信息，VIS 的精度得以提升。反之，LIS 利用 VIS 的估计作为初始猜测以支持扫描匹配。回环闭合首先由 VIS 识别，再由 LIS 进一步细化。当其中一个子系统失效时，LVI-SAM 仍可工作，从而提升了其在无纹理与无特征环境中的鲁棒性。LVI-SAM 在多种平台于不同尺度与环境采集的数据集上进行了广泛评估。我们的实现代码见 https://git.io/lvi-sam。
引用
@article{arxiv.2104.10831,
title = {LVI-SAM: Tightly-coupled Lidar-Visual-Inertial Odometry via Smoothing and Mapping},
author = {Tixiao Shan and Brendan Englot and Carlo Ratti and Daniela Rus},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.10831},
year = {2021}
}