Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explicit Second-order LiDAR Bundle Adjustment Algorithm Using Mean Squared Group Metric

論文の概要: Explicit Second-order LiDAR Bundle Adjustment Algorithm Using Mean Squared Group Metric

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01856v1
Date: Tue, 3 Sep 2024 12:53:39 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 01:36:22.871066
Title: Explicit Second-order LiDAR Bundle Adjustment Algorithm Using Mean Squared Group Metric
Title（参考訳）: 平均二乗群距離を用いた2次LiDARバンドル調整アルゴリズム
Authors: Tingchen Ma, Yongsheng Ou, Sheng Xu,
Abstract要約: 平面ランドマークの測定を単一視点で均一に行うための平均二乗計量(MSGM)を提案する。堅牢なカーネル関数を統合することで、BAモデルに関わるメトリクスを再重み付けし、ソリューションプロセスの堅牢性を高める。提案手法は,既存の暗黙二階推定と明示的な近似二階推定とに対して提案した RSO-BA 推定器を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.153195958837083
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The Bundle Adjustment (BA) algorithm is a widely used nonlinear optimization technique in the backend of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) systems. By leveraging the co-view relationships of landmarks from multiple perspectives, it constructs a joint estimation model for both poses and landmarks, enabling the system to generate refined maps and reduce front-end localization errors. However, applying BA to LiDAR data presents unique challenges due to the large volume of 3D points typically present in point clouds, making robust and accurate model solving more complex. In this work, we propose a novel mean square group metric (MSGM). This metric applies mean square transformation to uniformly process the measurement of plane landmarks from a single perspective. The transformed metric ensures scale interpretability while avoiding the time-consuming point-by-point calculations. By integrating a robust kernel function, the metrics involved in the BA model are reweighted, enhancing the robustness of the solution process. On the basis of the proposed robust LiDAR BA model, we derived an explicit second-order estimator (RSO-BA). This estimator employs analytical formulas for Hessian and gradient calculations, ensuring the precision of the BA solution. We evaluated the proposed RSO-BA estimator against existing implicit second-order and explicit approximate second-order estimators using the publicly available datasets. The experimental results demonstrate that the RSO-BA estimator outperforms its counterparts regarding registration accuracy and robustness, particularly in large-scale or complex unstructured environments.
Abstract（参考訳）: Bundle Adjustment (BA)アルゴリズムは、SLAMシステムのバックエンドで広く使われている非線形最適化手法である。複数の視点からランドマークのコビュー関係を活用することで、ポーズとランドマークの両方のジョイント推定モデルを構築し、洗練されたマップを生成し、フロントエンドのローカライゼーションエラーを低減することができる。しかし、BAをLiDARデータに適用することは、通常点雲に存在する大量の3Dポイントにより、より堅牢で正確なモデルの解法がより複雑になるため、ユニークな課題を示す。本研究では,新しい平均二乗計量(MSGM)を提案する。この計量は平均二乗変換を適用し、1つの視点から平面ランドマークの測定を均一に処理する。変換されたメートル法は、時間を要するポイント・バイ・ポイントの計算を避けながら、スケールの解釈可能性を保証する。堅牢なカーネル関数を統合することで、BAモデルに関わるメトリクスを再重み付けし、ソリューションプロセスの堅牢性を高める。提案したロバストなLiDAR BAモデルに基づいて,明示的な2次推定器 (RSO-BA) を導出した。この推定器はヘッセンおよび勾配の計算に解析公式を使用し、BA溶液の精度を保証している。提案したROS-BA推定器を,公開データセットを用いて既存の暗黙の2次および明示的な近似2次推定器に対して評価した。実験結果から, RSO-BA推定器は, 大規模・複雑な非構造環境において, 登録精度とロバスト性において, 高い性能を示した。

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