PA-LVIO：ポーズのみのバンドル調整によるリアルタイムLiDAR-ビジュアル-慣性オドメトリとマッピング

Abstract

リアルタイムのLiDAR-視覚-慣性（LVIO）オドメトリおよびマッピングは、インテリジェント交通システムにおけるナビゲーションおよび計画タスクにとって重要である。本研究では、リアルタイムなナビゲーションとマッピングに対する緊急の需要を満たすために、ポーズのみのバンドル調整（PA）LiDAR-視覚-慣性オドメトリ（LVIO）であるPA-LVIOを提案する。LiDARおよび視覚計測のための提案PAフレームワークは、高精度かつ効率的であり、複数フレーム内で信頼できるフレーム間制約を導出できる。さらに、マージナライゼーションなしのフレーム・トゥ・マップ（F2M）LiDAR計測モデルを状態推定器に統合し、オドメトリのドリフトを除去する。一方で、IMU中心のオンライン時空間キャリブレーションを用いて、ピクセル単位のLiDAR-カメラアラインメントを得る。正確に推定されたオドメトリと外部パラメータ（エクストリinsics）により、高品質でRGBレンダリングされた点群マップを構築できる。包括的な実験を、ホイール型ロボット、無人航空機（UAV）、およびハンドヘルドデバイスによって収集された公開データセットと非公開データセットの両方で実施した。28シーケンス、かつ50km超の軌跡を含む。十分な結果により、提案するPA-LVIOは、オドメトリの精度およびマッピング品質の点で、最先端のLVIO手法と比べて優れている、または同等の性能を示すことが確認された。さらに、PA-LVIOはデスクトップPCと搭載型ARMコンピュータの両方でリアルタイムに動作可能である。コミュニティのために、コードとデータセットはGitHub（https://github.com/i2Nav-WHU/PA-LVIO）でオープンソースとして公開されている。