Super Odometry：面向挑战性环境的以 IMU 为中心激光-视觉-惯性里程计
机器人学
2021-08-23 v2
摘要
我们提出 Super Odometry，一种高精度多模态传感器融合框架，提供了融合激光雷达、相机与 IMU 等多种传感器并在感知退化环境中实现鲁棒状态估计的简单而有效的方式。不同于传统传感器融合方法，Super Odometry 采用以 IMU 为中心的数据处理流水线，结合了松耦合方法与紧耦合方法的优势，并以由粗到细的方式恢复运动。所提框架由三部分组成：IMU 里程计、视觉-惯性里程计与激光-惯性里程计。视觉-惯性里程计与激光-惯性里程计提供位姿先验以约束 IMU 偏置，并接收来自 IMU 里程计的运动预测。为保障实时高性，我们应用动态八叉树，其仅消耗静态 KD-tree 10% 的运行时间。所提系统已部署于无人机与地面机器人，作为 Explorer 团队参与 DARPA 地下挑战赛的一部分，该团队在隧道与城市赛道中分别获得第 与第 名。
引用
@article{arxiv.2104.14938,
title = {Super Odometry: IMU-centric LiDAR-Visual-Inertial Estimator for Challenging Environments},
author = {Shibo Zhao and Hengrui Zhang and Peng Wang and Lucas Nogueira and Sebastian Scherer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.14938},
year = {2021}
}