論文の概要: Photometric LiDAR and RGB-D Bundle Adjustment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16878v1
• Date: Wed, 29 Mar 2023 17:35:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-30 13:45:23.430248
• Title: Photometric LiDAR and RGB-D Bundle Adjustment
• Title（参考訳）: 光度LiDARとRGB-Dバンドル調整
• Authors: Luca Di Giammarino and Emanuele Giacomini and Leonardo Brizi and Omar Salem and Giorgio Grisetti
• Abstract要約: 本稿では,RGB-D と LiDAR の両方を併用した新しいバンドリング調整(BA)測光戦略を提案する。 さらに,RGB-D と LiDAR を併用した統合手法の利点を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3948742816399697
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The joint optimization of the sensor trajectory and 3D map is a crucial characteristic of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems. To achieve this, the gold standard is Bundle Adjustment (BA). Modern 3D LiDARs now retain higher resolutions that enable the creation of point cloud images resembling those taken by conventional cameras. Nevertheless, the typical effective global refinement techniques employed for RGB-D sensors are not widely applied to LiDARs. This paper presents a novel BA photometric strategy that accounts for both RGB-D and LiDAR in the same way. Our work can be used on top of any SLAM/GNSS estimate to improve and refine the initial trajectory. We conducted different experiments using these two depth sensors on public benchmarks. Our results show that our system performs on par or better compared to other state-of-the-art ad-hoc SLAM/BA strategies, free from data association and without making assumptions about the environment. In addition, we present the benefit of jointly using RGB-D and LiDAR within our unified method. We finally release an open-source CUDA/C++ implementation.
• Abstract（参考訳）: センサ軌道と3次元マップの協調最適化は,同時局在マッピングシステム (slam) の重要な特徴である。 これを実現するため、金本位制はバンドル調整(BA)である。 現代の3D LiDARは、従来のカメラと類似した点雲画像の作成を可能にする高解像度を維持している。 しかしながら、RGB-Dセンサーに使用される典型的なグローバルリファインメント技術は、LiDARには広く適用されていない。 本稿では,RGB-DとLiDARの両方を併用した新しいBA測光方式を提案する。 我々の研究は、SLAM/GNSSの推定値を使って初期軌道を改善し、改善することができる。 我々はこれらの2つの深度センサを公開ベンチマークで異なる実験を行った。 その結果,本システムは他の最先端のアドホックスラム/ba戦略と同等かそれ以上の性能を示し,データアソシエーションは不要であり,環境を前提にしない。 さらに,RGB-D と LiDAR を併用した統合手法の利点を示す。 ついにオープンソースCUDA/C++実装をリリースしました。

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