Quatro++：利用地面分割实现鲁棒全局配准以用于 LiDAR SLAM 回环闭合
机器人学
2024-01-23 v2
摘要
全局配准是一项基础任务，用于估计 3D 点云两个视角之间的相对位姿。然而，在 LiDAR SLAM 中，有两个问题会降低全局配准的性能：一是稀疏性问题，二是退化问题。稀疏性问题是由机械旋转 LiDAR 传感器中 3D 点云测量的稀疏特性引起的。退化问题有时会发生，因为外点剔除方法剔除了过多对应关系，导致内点少于三个。随着 3D 点云两个视角之间的位姿差异变大，这两个问题变得更加严重。为解决这些问题，我们提出了一种鲁棒的全局配准框架，称为 \textit{Quatro++}。在我们先前仅关注全局配准本身的工作基础上，我们从 LiDAR SLAM 中回环闭合的角度来解决鲁棒全局配准问题。为此，利用地面分割来实现鲁棒全局配准。通过实验，我们证明了所提方法比最先进的全局配准方法具有更高的成功率，克服了稀疏性和退化问题。此外，我们表明地面分割显著有助于提高地面车辆的成功率。最后，我们将所提方法应用于 LiDAR SLAM 中的回环闭合模块，并确认回环约束的质量得到改善，呈现出更精确的建图结果。因此，实验证据证实了我们的方法作为回环闭合中初始对齐的适用性。我们的代码可在 https://quatro-plusplus.github.io 获取。
引用
@article{arxiv.2311.00928,
title = {Quatro++: Robust Global Registration Exploiting Ground Segmentation for Loop Closing in LiDAR SLAM},
author = {Hyungtae Lim and Beomsoo Kim and Daebeom Kim and Eungchang Mason Lee and Hyun Myung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.00928},
year = {2024}
}
备注
26 pages, 23 figures