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【泡泡图灵智库】紧耦合的3D激光雷达-惯导里程计和建图(ICRA)
??:未知 ??:admin ??:2019-07-10 ??:
 

  原标题:【泡泡图灵智库】紧耦合的3D激光雷达-惯导里程计和建图(ICRA)

  自我运动估计是大多数移动机器人应用的基本要求。通过传感器融合,我们可以弥补独立传感器的不足,并提供更可靠的估计值。本文介绍了一种激光雷达-IMU紧耦合的新方法。通过联合最小化激光雷达和IMU测量值的代价,激光雷达-IMU里程计(LIO)在长期运行后产生的漂移依旧在可接收范围内,即使在有挑战性的情况下也是如此,如激光雷达测量值退化。此外,为了获得更可靠的激光雷达位姿估计值,作者提出了旋转约束细化算法(LIO映射)以进一步将激光雷达位姿与全局图对齐。实验结果表明,即使在快速运动条件下或特征点不充足的情况下,所提出的方法也能够高精度估计传感器对的位姿,并且是以IMU更新的速率输出。

  1.提出了一个紧耦合的 lidar-IMU里程计算法,能够以较高的更新频率输出精确的状态估计值。

  2.考虑到lidar-imu里程计的先验信息,提出了一个旋转约束细化方法进一步优化最终的位姿和生成的点云地图。这保证了估计值的一致性和鲁棒性,即使在lidar退化的情况下。

  整个算法大体分成两个部分,第一个部分:紧耦合的lidar-imu里程计,优化局部窗口内的状态。第二个部分:旋转约束细化算法,根据优化后的位姿和重力约束,将激光雷达的sweep和全局地图对齐。

  7.联合非线性优化,根据相对激光雷达测量值和IMU预积分值获得在局部窗口内的MAP状态估计。优化后的结果用于更新第一步的预测状态,避免了IMU的累积误差

  由于在雷达采集Sj的过程中也在持续地运动,因此在一帧数据Sj中存在着帧内偏移。我们使用IMU测量值来消除帧内偏移,先是假设采集Sj的过程中激光雷达是线性运动的,然后根据开始采集Sj的位姿和结束Sj采集时的位姿进行线性插值。

  特征点的提取采用LOAM算法的特征点提取部分,根据曲率和距离变化提取出平面点和边缘点。

  为了合并IMU的预积分值,我们使用sweep之间的相对雷达测量值,来约束雷达的位姿。如算法1所示,在找点的对应关系之前,我们建立了一个局部地图,因为对于计算精确的对应关系而言,单个sweep的点不够稠密。

  局部地图包含了N个离散的时间戳的特征点,{o,…,p,…,i},其中o,p,i依次时局部窗口中第一个sweep的时间戳,关键帧sweep的时间戳,最后一帧的时间戳。如下图。局部地图的坐标系和关键帧所在的坐标系一致,我们要估计的状态是时间戳{p+1,…,i,j}的状态。

  建立了局部地图之后,我们可以在局部地图中找到时间戳{p+1,…,j}的对应关系,我们将它第一为相对雷达测量值,因为他们是相对于关键帧位姿而言的,而关键帧位姿随着滑动窗口而变化。

  接着,我们使用kNN算法找到每个特征点的K个最近点,对于平面点,我们将这些邻居点拟合到平面中。

  我们的方法对优化窗口内的所有位姿进行优化。因此,雷达代价函数的每一项涉及两个雷达sweep的位姿,优化关键帧位姿有助于更好地最小化预积分位姿,并保证了传感器对(lidar+IMU)和重力对齐。

  为了获得优化后的状态,使用了固定延迟的平滑器和边缘化。固定延迟平滑器在滑动窗口中保持了N个状态。滑动窗口约束了计算量。状态估计过程如下:

  使用之前提到的相对雷达测量值mL进行细化。将最新的激光雷达特征点和全局地图对齐的代价函数如下:

  使用近似高斯-牛顿方法优化。时间一长会产生累积误差,导致全局地图无法精确地和重力向量对齐。作者利用来自lidar-IMU里程计的旋转约束,保证了最终的地图总是和重力向量对齐。如下图所示:

  考虑到z-轴的旋转有高不确定性,另外两个维度相对精确,可以通过修改旋转的Jacobian矩阵来约束代价函数,

  其中,LIO是局部窗口优化里程计的结果(不带旋转约束细化),LIO-raw 和LIO-no-ex分别是LIO去掉了运动步长和在线外参估计。LIO-mapping是LIO+旋转约束细化。

  手持设备室内的实验、装载在车上的室外实验(如下图)和KAIST城市数据集的结果在如下链接中:。

  里程计和建图在不同的线程中运行。里程计线程的输出是建图线程的输入,IMU的预测值的计算基于优化后的状态。因此,算法的输出频率最高可以和IMU的输出频率一样。


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