論文の概要: LF-GICP: Parameter-Free Degeneracy-Aware LiDAR Odometry via a Voxel-Normal Localizability Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.19522v1
• Date: Thu, 20 Aug 2026 00:36:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-21 20:28:51.42127
• Title: LF-GICP: Parameter-Free Degeneracy-Aware LiDAR Odometry via a Voxel-Normal Localizability Field
• Title（参考訳）: LF-GICP:Voxel-Normal Localizability Fieldによるパラメータフリーデジェネリシー対応LiDARオドメトリー
• Abstract要約: スキャン・ツー・マップのLiDARオドメトリーは、幾何学的に退化した環境の観測不可能な軸に沿って非有界にドリフトする。 本研究は,Voxelized GICPにおいてGauss--Newton (GN) Hessian masks translational degeneracy (共分散正則化) が翻訳ブロックを人工的に良好に維持することを示す。 これを正則化自由なボクセル正規局在性場とその統計量でバイパスする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Scan-to-map LiDAR odometry drifts unboundedly along the unobservable axes of geometrically degenerate environments like tunnels and corridors, and existing degeneracy handling requires environment-specific parameter tuning. This paper presents a parameter-free approach. We show that in voxelized GICP the Gauss--Newton (GN) Hessian masks translational degeneracy, because covariance regularization keeps the translation block artificially well-conditioned. We bypass this with a regularization-free voxel-normal localizability field and two of its statistics: a normalized fraction $f_0$ detecting directional anisotropy, and an absolute per-voxel mass $λ_0$ distinguishing information absence (tunnels) from dilution (dense open scenes). A temporal-median gate combines both to trigger Fisher-information correspondence weighting. Calibrated once by fixed rules on two short sequences and then frozen, LF-GICP achieves the lowest KITTI relative translation error ($0.865\%$) under an identical evaluation protocol against re-run baselines, outperforms them on GEODE tunnels and MulRan, leads the HeLiPR mean, and generalizes across four sensor types without re-tuning. We further demonstrate empirically that straight, uniform tunnels remain unobservable along their axis for LiDAR-only registration.
• Abstract（参考訳）: Scan-to-map LiDAR odometry はトンネルや廊下のような幾何学的に退化した環境の観測不能な軸に沿って無拘束にドリフトし、既存の縮退処理は環境固有のパラメータチューニングを必要とする。 本稿ではパラメータフリーアプローチを提案する。 本研究は,Voxelized GICPにおいてGauss--Newton (GN) Hessian masks translational degeneracy (共分散正則化) が翻訳ブロックを人工的に良好に維持することを示す。 正規化された分数$f_0$が方向異方性を検出することと、絶対的な1ボクセル質量$λ_0$が情報欠如(トンネル)と希釈(複雑なオープンシーン)を区別するものである。 時間中間ゲートが両方を結合し、フィッシャー情報対応重み付けをトリガーする。 LF-GICPは2つの短いシーケンスの固定されたルールによってキャリブレーションされ、その後凍結され、同じ評価プロトコルの下で低いKITTI相対翻訳誤差(0.865\%$)を達成し、GEODEトンネルとMulRanで性能を上回り、HeLiPR平均を導き、再調整せずに4種類のセンサータイプを一般化する。 さらに,LiDARのみの登録のために,直線で均一なトンネルは,その軸に沿っては観測できないことを実証的に実証した。

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