論文の概要: R-VoxelMap: Accurate Voxel Mapping with Recursive Plane Fitting for Online LiDAR Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.12377v1
• Date: Sun, 18 Jan 2026 12:11:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.82707
• Title: R-VoxelMap: Accurate Voxel Mapping with Recursive Plane Fitting for Online LiDAR Odometry
• Title（参考訳）: R-VoxelMap:オンラインLiDARオドメトリーのための再帰平面フィッティングによる正確なボクセルマッピング
• Authors: Haobo Xi, Shiyong Zhang, Qianli Dong, Yunze Tong, Songyang Wu, Jing Yuan, Xuebo Zhang,
• Abstract要約: R-ボクセルマップ(R-VoxelMap)は、幾何駆動平面フィッティング戦略を用いて正確なボクセルマップを構築する新しいボクセルマッピング手法である。 提案手法は他の最先端手法よりも高い精度を達成し,効率とメモリ使用量に匹敵する精度を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.701362534535768
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper proposes R-VoxelMap, a novel voxel mapping method that constructs accurate voxel maps using a geometry-driven recursive plane fitting strategy to enhance the localization accuracy of online LiDAR odometry. VoxelMap and its variants typically fit and check planes using all points in a voxel, which may lead to plane parameter deviation caused by outliers, over segmentation of large planes, and incorrect merging across different physical planes. To address these issues, R-VoxelMap utilizes a geometry-driven recursive construction strategy based on an outlier detect-and-reuse pipeline. Specifically, for each voxel, accurate planes are first fitted while separating outliers using random sample consensus (RANSAC). The remaining outliers are then propagated to deeper octree levels for recursive processing, ensuring a detailed representation of the environment. In addition, a point distribution-based validity check algorithm is devised to prevent erroneous plane merging. Extensive experiments on diverse open-source LiDAR(-inertial) simultaneous localization and mapping (SLAM) datasets validate that our method achieves higher accuracy than other state-of-the-art approaches, with comparable efficiency and memory usage. Code will be available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オンラインLiDARオードメトリーの局所化精度を高めるために,幾何駆動再帰平面フィッティング戦略を用いて正確なボクセルマップを構築する新しいボクセルマッピング手法であるR-ボクセルマップを提案する。 VoxelMapとその変種は、通常、ボクセル内の全ての点を用いて平面に適合し、チェックする。 これらの問題に対処するため、R-VoxelMapは、外れ値検出/再利用パイプラインに基づく幾何駆動の再帰的な構築戦略を採用している。 具体的には、各ボクセルに対して、ランダムサンプルコンセンサス(RANSAC)を用いて、外れ値を切り離しながら、正確な平面を最初に取り付ける。 残りのアウトリーチは再帰的処理のためにより深いオクツリーレベルに伝播され、環境の詳細な表現が保証される。 さらに,不正確な平面の融合を防止するために,点分布に基づく妥当性チェックアルゴリズムを考案した。 様々なオープンソースLiDAR(-inertial)同時ローカライゼーションとマッピング(SLAM)データセットの大規模な実験により、我々の手法が他の最先端の手法よりも高い精度で効率とメモリ使用率で達成できることが検証された。 コードはGitHubで入手できる。

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