SR-LIO：基于扫描重建的激光雷达-惯性里程计
机器人学
2023-09-13 v2
摘要
本文提出一种新颖的激光雷达-惯性里程计（LIO），名为 SR-LIO，基于迭代扩展卡尔曼滤波（iEKF）框架。我们采用扫描重建方法，对旋转式激光雷达的原始输入扫描进行分割与重建，以获得更高频率的重建扫描。我们发现该方法可有效减小每次迭代状态更新的时间间隔，提升状态估计精度，并使 iEKF 框架得以融合高频 IMU 与低频激光雷达。为防止对特定点多次畸变校正导致轨迹不准确，我们进一步提出对各分段执行畸变校正。在四个公开数据集上的实验结果表明，我们的 SR-LIO 在精度上优于所有现有最优方法，且通过所提扫描重建减小迭代状态更新的时间间隔可提升估计状态精度与频率。SR-LIO 源代码已公开以供社区开发。
引用
@article{arxiv.2210.10424,
title = {SR-LIO: LiDAR-Inertial Odometry with Sweep Reconstruction},
author = {Zikang Yuan and Fengtian Lang and Tianle Xu and Xin Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10424},
year = {2023}
}
备注
Submitted to ICRA