論文の概要: MAD-ICP: It Is All About Matching Data -- Robust and Informed LiDAR Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05828v1
• Date: Thu, 9 May 2024 15:02:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 13:02:50.693107
• Title: MAD-ICP: It Is All About Matching Data -- Robust and Informed LiDAR Odometry
• Title（参考訳）: MAD-ICP:データマッチングのすべて-ロバストとインフォームドLiDARオドメトリー
• Authors: Simone Ferrari, Luca Di Giammarino, Leonardo Brizi, Giorgio Grisetti,
• Abstract要約: LiDARオドメトリー(LiDAR odometry)は、連続レーザースキャンからセンサーのエゴモーションを推定するタスクである。 これらのシステムのほとんどは、運用環境、使用するセンサー、動作パターンに関する仮定に暗黙的に依存している。 本稿では,これらの制限を克服し,異なる動作条件下でうまく動作可能なLiDARオドメトリーシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0508169116681594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: LiDAR odometry is the task of estimating the ego-motion of the sensor from sequential laser scans. This problem has been addressed by the community for more than two decades, and many effective solutions are available nowadays. Most of these systems implicitly rely on assumptions about the operating environment, the sensor used, and motion pattern. When these assumptions are violated, several well-known systems tend to perform poorly. This paper presents a LiDAR odometry system that can overcome these limitations and operate well under different operating conditions while achieving performance comparable with domain-specific methods. Our algorithm follows the well-known ICP paradigm that leverages a PCA-based kd-tree implementation that is used to extract structural information about the clouds being registered and to compute the minimization metric for the alignment. The drift is bound by managing the local map based on the estimated uncertainty of the tracked pose. To benefit the community, we release an open-source C++ anytime real-time implementation.
• Abstract（参考訳）: LiDARオドメトリー(LiDAR odometry)は、連続レーザースキャンからセンサーのエゴモーションを推定するタスクである。 この問題は20年以上にわたってコミュニティによって解決されてきたが、現在では多くの効果的なソリューションが利用可能である。 これらのシステムのほとんどは、運用環境、使用するセンサー、動作パターンに関する仮定に暗黙的に依存している。 これらの仮定に違反すると、いくつかのよく知られたシステムは性能が良くない傾向にある。 本稿では,これらの制約を克服し,異なる操作条件下での動作を良好に行うとともに,ドメイン固有の手法に匹敵する性能を実現するLiDARオドメトリーシステムを提案する。 我々のアルゴリズムは、PCAベースのkd-tree実装を利用して、登録されている雲の構造情報を抽出し、アライメントのための最小化メトリックを計算する、よく知られたICPパラダイムに従っている。 ドリフトは、追跡されたポーズの推定された不確実性に基づいて、ローカルマップを管理することでバウンドされる。 コミュニティに利益をもたらすため、オープンソースC++をいつでもリアルタイムで実装します。

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