CT-VoxelMap：確率的適応ボクセルマッピングによる効率的な連続時間 LiDAR-慣性オドメトリ
arXiv cs.RO / 2026/4/7
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要点
- CT-VoxelMap は、搭載リソースを用いて高速移動や起伏のある地形においても安定かつ正確な自己位置推定を維持することを目的とした、連続時間型 LiDAR–慣性オドメトリ手法である。
- 本手法は、行列リー群上で B スプライン制御点の増分を推定することで解析的ヤコビアンを簡潔化し、スプライン軌道と真の運動との間に生じるフィッティング誤差をより適切に扱う。
- IMU の前方伝播情報を用いてフィッティング誤差をオンラインで推定し、これを確率的な適応ハイブリッド・ボクセルマップ管理戦略と組み合わせて、頑健性と精度を向上させる。
- 再推定ポリシーを導入し、従来の連続時間アプローチと比べて計算効率と頑健性を大幅に高める。
- 複数の挑戦的な公開データセットでの実験により、多くのシーケンスで優れた性能が示され、アブレーション研究により各モジュールの貢献が確認される。
