基于连续时间轨迹优化的实时多自适应分辨率面元 6D LiDAR 里程计
机器人学
2021-09-30 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
同步定位与建图（SLAM）是自主机器人的关键能力，但由于 3D LiDAR 的高数据率，实时 SLAM 颇具挑战。我们提出一种用于 6D LiDAR 里程计的实时方法。我们的方法将连续时间 B 样条轨迹表示与高斯混合模型（GMM）公式相结合，以联合对齐局部多分辨率面元地图。稀疏体素网格与置换晶格确保对面元地图的快速访问，而自适应分辨率选择方案有效加速了配准。充分的实验评估展示了我们的方法在多个数据集及真实机器人实验中的性能。
引用
@article{arxiv.2105.02010,
title = {Real-time Multi-Adaptive-Resolution-Surfel 6D LiDAR Odometry using Continuous-time Trajectory Optimization},
author = {Jan Quenzel and Sven Behnke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.02010},
year = {2021}
}
备注
In Proceedings of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Prague, Czech Republic, September 2021