VoxelMap++：用于在线LiDAR(-惯性)里程计的可合并体素建图方法
机器人学
2023-08-08 v1
摘要
本文提出VoxelMap++：一种具有平面合并功能的体素建图方法，可有效提高基于LiDAR(-惯性)的同步定位与建图（SLAM）的精度与效率。该地图由若干体素组成，每个体素包含一个具有3DOF表示及相应协方差估计的平面特征。考虑到整体地图将包含大量共面特征（子平面），这些子平面的3DOF估计可视为对更大平面（父平面）带有协方差的测量。因此，我们设计了一个基于并查集的平面合并模块，可节省资源并进一步提高平面拟合精度。该模块能区分不同体素中的子平面并将这些子平面合并以估计父平面。合并后，父平面的3DOF表示将比子平面更准确，不确定性显著降低，从而进一步提升LiDAR(-惯性)里程计的性能。在走廊、森林等挑战性环境中的实验表明，与其他最先进方法相比，我们的方法具有高精度与高效率（见附视频）。此外，我们的实现VoxelMap++已在GitHub开源，适用于非重复扫描LiDAR与传统扫描LiDAR。
引用
@article{arxiv.2308.02799,
title = {VoxelMap++: Mergeable Voxel Mapping Method for Online LiDAR(-inertial) Odometry},
author = {Yifei Yuan and Chang Wu and Yuan You and Xiaotong Kong and Ying Zhang and Qiyan Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.02799},
year = {2023}
}