論文の概要: ECTLO: Effective Continuous-time Odometry Using Range Image for LiDAR with Small FoV

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08517v2
• Date: Thu, 19 Oct 2023 03:25:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 21:20:20.824644
• Title: ECTLO: Effective Continuous-time Odometry Using Range Image for LiDAR with Small FoV
• Title（参考訳）: ECTLO:小さなFVを持つLiDARにおけるレンジ画像を用いた効果的な連続時間オドメトリー
• Authors: Xin Zheng, Jianke Zhu
• Abstract要約: 非繰り返し走査パターンを持つリズレープリズムに基づくLiDARに対する実効連続時間LiDARオドメトリー(ECTLO)法を提案する。 効率的な地図表現には、LiDARの小さなFoVの歴史的点をカバーする単一のレンジ画像が採用されている。 プリズムをベースとしたLiDARを走査パターンの異なる様々なテストベッドで実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.452961476175812
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Prism-based LiDARs are more compact and cheaper than the conventional mechanical multi-line spinning LiDARs, which have become increasingly popular in robotics, recently. However, there are several challenges for these new LiDAR sensors, including small field of view, severe motion distortions, and irregular patterns, which hinder them from being widely used in LiDAR odometry, practically. To tackle these problems, we present an effective continuous-time LiDAR odometry (ECTLO) method for the Risley-prism-based LiDARs with non-repetitive scanning patterns. A single range image covering historical points in LiDAR's small FoV is adopted for efficient map representation. To account for the noisy data from occlusions after map updating, a filter-based point-to-plane Gaussian Mixture Model is used for robust registration. Moreover, a LiDAR-only continuous-time motion model is employed to relieve the inevitable distortions. Extensive experiments have been conducted on various testbeds using the prism-based LiDARs with different scanning patterns, whose promising results demonstrate the efficacy of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: PrismベースのLiDARは、最近ロボット工学で人気が高まっている従来のメカニカルなマルチライン回転式LiDARよりもコンパクトで安価である。 しかし、これらの新しいlidarセンサーには、小さな視野、激しい動きの歪み、不規則なパターンなど、いくつかの課題があり、lidarのオドメトリーで広く使われることを妨げている。 これらの問題に対処するため,リズリープリズムに基づく非反復走査型LiDARのための実効連続時間LiDARオドメトリー(ECTLO)法を提案する。 効率的な地図表現には、LiDARの小さなFoVの歴史的点をカバーする単一のレンジ画像が採用されている。 マップ更新後のオクルージョンからのノイズデータを考慮し,ロバストな登録のためにフィルタに基づく点-面混合モデルを用いる。 さらに、LiDARのみの連続時間運動モデルを用いて、避けられない歪みを緩和する。 プリズムをベースとしたLiDARを走査パターンの異なる様々なテストベッドで大規模な実験を行い,提案手法の有効性を実証した。

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