SR-LIVO: 基于扫描重建的激光雷达-惯性-视觉里程计与建图
计算机视觉与模式识别
2023-12-29 v1
摘要
现有的激光雷达-惯性-视觉里程计与建图（LIV-SLAM）系统主要利用激光雷达-惯性里程计（LIO）模块进行结构重建，并利用视觉-惯性里程计（VIO）模块进行颜色渲染。然而，与更具鲁棒性的 LIO 不同，VIO 的精度常受光照变化、弱纹理和运动模糊的影响。本文提出了一种先进且新颖的 LIV-SLAM 系统 SR-LIVO，采用扫描重建将重建的扫描点云与图像时间戳对齐。这使得 LIO 模块能够准确确定所有成像时刻的状态，从而提升位姿精度和处理效率。在两个公开数据集上的实验结果表明：1）我们的 SR-LIVO 在位姿精度和时间效率上均优于现有的 SOTA LIV-SLAM 系统；2）在多个主流 LIV-SLAM 系统（包括我们的系统）中，基于 LIO 的位姿估计被证明比基于 VIO 的位姿估计更准确。我们已开源代码，以促进该领域的社区发展。
引用
@article{arxiv.2312.16800,
title = {SR-LIVO: LiDAR-Inertial-Visual Odometry and Mapping with Sweep Reconstruction},
author = {Zikang Yuan and Jie Deng and Ruiye Ming and Fengtian Lang and Xin Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.16800},
year = {2023}
}
备注
7 pages, 6 figures, submitted to IEEE RA-L