論文の概要: FMCW-LIO: A Doppler LiDAR-Inertial Odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.29374v2
• Date: Fri, 25 Sep 2026 07:20:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.052205
• Title: FMCW-LIO: A Doppler LiDAR-Inertial Odometry
• Title（参考訳）: FMCW-LIO : ドップラーLiDAR-慣性オドメトリー
• Abstract要約: FMCWドップラーLiDARは高解像度のポイントレンジを提供する。 ドップラー支援観測モデルをオンマンフォールド状態推定に適用する。 FMCW-LIOは、構造劣化環境においても、最終的に正確な状態推定と静的マッピングを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.50544541528153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional LiDAR-inertial odometry (LIO) or simultaneous localization and mapping (SLAM) methods heavily rely on geometric features of environments, as LiDARs primarily provide range measurements instead of motion measurements. From now on, however, the situation changes thanks to the novel Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) Doppler LiDARs. FMCW Doppler LiDARs not only offer the point range with high resolution but also capture the instant point Doppler velocity through the Doppler effect. In the letter, we propose FMCW-LIO, a novel and robust LIO, leveraging intrinsic Doppler measurements from FMCW Doppler LiDARs. To correctly exploit Doppler velocities, a motion compensation method is designed, and a Doppler-aided observation model is applied for on-manifold state estimation. Then, dynamic points can be effectively removed by the Doppler criteria, deriving more consistent geometric observations. FMCW-LIO eventually achieves accurate state estimation and static mapping, even in structure-degenerated environments. Extensive experiments in diverse scenes are performed and FMCW-LIO outperforms other algorithms on both accuracy and robustness.
• Abstract（参考訳）: 従来のLIO(LiDAR-inertial odometry)やSLAM(Concurrent Localization and Mapping)の手法は環境の幾何学的特徴に大きく依存している。 しかし、今後は、新しい周波数変調連続波(FMCW)ドップラーLiDARによって状況が変化する。 FMCWドップラーLiDARは高分解能の点範囲を提供するだけでなく、ドップラー効果によって瞬点ドップラー速度を捉える。 本稿では,FMCWドップラーLiDARの内在性ドップラー測定を利用した,新規で堅牢なLIOであるFMCW-LIOを提案する。 ドップラー速度を正確に利用するために、動作補償法を設計し、オンマンフォールド状態推定にドップラー支援観測モデルを適用する。 そして、ドップラー基準により動的点を効果的に除去し、より一貫した幾何学的観測を導出する。 FMCW-LIOは最終的に、構造劣化環境においても正確な状態推定と静的マッピングを実現する。 多様な場面での大規模な実験が行われ、FMCW-LIOは精度と堅牢性の両方で他のアルゴリズムよりも優れている。

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