Reliable-loc：基于可验证线索的大规模街景中鲁棒序列激光雷达全局定位
机器人学
2025-04-08 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
可穿戴激光扫描 (WLS) 系统具有灵活性和便携性优势，可用于在先验地图中确定用户路径，这对行人导航、协同建图、增强现实和应急救援等应用有巨大需求。然而，现有的基于激光雷达的全局定位方法鲁棒性不足，特别是在特征不足且先验地图覆盖不全的复杂大规模室外场景中。为应对此类挑战，我们提出了基于序列激光雷达数据中可验证线索的可靠全局定位 (Reliable-loc)。首先，我们提出了一种基于空间可验证线索的蒙特卡洛定位 (MCL)，利用嵌入在局部特征中的丰富信息调整粒子权重，从而避免粒子收敛到错误区域。其次，我们提出了一种由序列位姿不确定性引导的定位状态监测机制，利用时间可验证线索自适应切换定位模式，以避免定位系统崩溃。为验证所提 Reliable-loc，我们在一个包含高精度车载移动激光扫描 (MLS) 点云和头盔佩戴 WLS 点云的大规模异构点云数据集上进行了综合实验，覆盖长度超过 30 公里的各种街景。实验结果表明，Reliable-loc 在大规模复杂街景中表现出高鲁棒性、高精度和高效率，位置精度为 2.91 米，偏航角精度为 3.74 度，并实现了实时性能。代码和详细实验结果请参考 https://github.com/zouxianghong/Reliable-loc。
引用
@article{arxiv.2411.07815,
title = {Reliable-loc: Robust sequential LiDAR global localization in large-scale street scenes based on verifiable cues},
author = {Xianghong Zou and Jianping Li and Weitong Wu and Fuxun Liang and Bisheng Yang and Zhen Dong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.07815},
year = {2025}
}