SuperLoc: 可靠 LiDAR-惯性定位的关键在于预测对齐风险
机器人学
2025-03-31 v2
摘要
基于地图的 LiDAR 定位技术虽在自动驾驶系统中得到广泛应用，但因缺乏明显的几何特征，在退化环境中面临重大挑战。本文引入 SuperLoc，一个解决现有方法局限性的稳健 LiDAR 定位软件包。SuperLoc 具备 novel 的预测对齐风险评估技术，能够在优化之前提前检测和缓解潜在故障。该方法在走廊、隧道和洞穴等具挑战性场景中表现显著。与依赖后置优化分析和启发式阈值的现有退化缓解算法不同，SuperLoc 评估原始传感器测量的可定位性。实验结果表明，SuperLoc 在各种退化环境中相较于最新方法实现了 54% 的精度提升，展现最高的鲁棒性。为促进进一步的研究，我们发布了来自八个具挑战性场景的数据集及实现代码。
引用
@article{arxiv.2412.02901,
title = {SuperLoc: The Key to Robust LiDAR-Inertial Localization Lies in Predicting Alignment Risks},
author = {Shibo Zhao and Honghao Zhu and Yuanjun Gao and Beomsoo Kim and Yuheng Qiu and Aaron M. Johnson and Sebastian Scherer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.02901},
year = {2025}
}
备注
7 pages, 6 figures, accepted at ICRA 2025