論文の概要: R3LIVE: A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual
tightly-coupled state Estimation and mapping package
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07982v1
- Date: Fri, 10 Sep 2021 22:43:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-19 14:07:51.895168
- Title: R3LIVE: A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual
tightly-coupled state Estimation and mapping package
- Title（参考訳）: R3LIVE:ロバストでリアルタイム、RGB色、LiDAR-Inertial-Visual 密結合状態推定とマッピングパッケージ
- Authors: Jiarong Lin and Fu Zhang
- Abstract要約: R3LIVEは、LiDAR、慣性、および視覚センサーの測定を利用して、堅牢で正確な状態推定を実現する。
R3LIVEは多彩で多彩なシステムであり、様々な応用が可能である。
当社はR3LIVEをオープンしており、コード、ソフトウェアユーティリティ、デバイスの設計がすべて含まれています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.7016529229597035
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this letter, we propose a novel LiDAR-Inertial-Visual sensor fusion
framework termed R3LIVE, which takes advantage of measurement of LiDAR,
inertial, and visual sensors to achieve robust and accurate state estimation.
R3LIVE is contained of two subsystems, the LiDAR-inertial odometry (LIO) and
visual-inertial odometry (VIO). The LIO subsystem (FAST-LIO) takes advantage of
the measurement from LiDAR and inertial sensors and builds the geometry
structure of (i.e. the position of 3D points) global maps. The VIO subsystem
utilizes the data of visual-inertial sensors and renders the map's texture
(i.e. the color of 3D points). More specifically, the VIO subsystem fuses the
visual data directly and effectively by minimizing the frame-to-map photometric
error. The developed system R3LIVE is developed based on our previous work
R2LIVE, with careful architecture design and implementation. Experiment results
show that the resultant system achieves more robustness and higher accuracy in
state estimation than current counterparts (see our attached video).
R3LIVE is a versatile and well-engineered system toward various possible
applications, which can not only serve as a SLAM system for real-time robotic
applications, but can also reconstruct the dense, precise, RGB-colored 3D maps
for applications like surveying and mapping. Moreover, to make R3LIVE more
extensible, we develop a series of offline utilities for reconstructing and
texturing meshes, which further minimizes the gap between R3LIVE and various of
3D applications such as simulators, video games and etc (see our demos video).
To share our findings and make contributions to the community, we open source
R3LIVE on our Github, including all of our codes, software utilities, and the
mechanical design of our device.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,lidar,慣性,視覚センサの測定を活用し,ロバストで正確な状態推定を実現する新しいlidar-inertial-visual sensor fusionフレームワークr3liveを提案する。
R3LIVEは、LIO(LiDAR-inertial odometry)とVIO(visual-inertial odometry)の2つのサブシステムから構成される。
LIOサブシステム(FAST-LIO)は、LiDARと慣性センサーからの測定を活用し、(つまり3Dポイントの位置)グローバルマップの幾何学構造を構築する。
VIOサブシステムは視覚慣性センサーのデータを使用し、地図のテクスチャ(つまり3Dポイントの色)をレンダリングする。
より具体的には、vioサブシステムは、フレーム対マップフォトメトリックエラーを最小化し、視覚的データを直接かつ効果的に融合する。
開発システムであるR3LIVEは、アーキテクチャ設計と実装を慎重に行い、これまでのR2LIVEに基づいて開発されている。
実験結果から,本システムは現状のシステムに比べて,より堅牢で高精度な状態推定が可能であることが示唆された(添付ビデオ参照)。
R3LIVEは様々な応用に向けて多用途でよく設計されたシステムであり、リアルタイムなロボットアプリケーションのためのSLAMシステムとして機能するだけでなく、測量やマッピングのようなアプリケーションのための密集した正確なRGB色の3Dマップを再構築することもできる。
さらに,r3liveの拡張性を高めるために,メッシュの再構築とテキスト化のための一連のオフラインユーティリティを開発し,r3liveとシミュレータやビデオゲームなど,さまざまな3dアプリケーションとのギャップをさらに最小化する(デモビデオ参照)。
私たちの発見を共有し、コミュニティに貢献するために、私たちはGithubでR3LIVEをオープンソース化しました。
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