ImMesh: An Immediate LiDAR Localization and Meshing Framework

要約

この論文では、リアルタイムでの同時ローカリゼーションとメッシングの目標を達成するために、新しい LiDAR(-慣性) オドメトリとマッピング フレームワークを提案します。
ImMesh と呼ばれるこの提案されたフレームワークは、受信機、ローカリゼーション、メッシング、ブロードキャスターの 4 つの密結合モジュールで構成されます。
ローカリゼーション モジュールは、受信機から事前に取得したセンサー データを利用し、LiDAR スキャンをマップに登録することでセンサーの姿勢をオンラインで推定し、マップを動的に拡張します。
次に、メッシング モジュールが登録された LiDAR スキャンを取得して、その場で三角形メッシュを段階的に再構築します。
最後に、リアルタイムのオドメトリ、マップ、メッシュがブロードキャスターを介して公開されます。
この作業の重要な貢献は、効率的な階層ボクセル構造によってシーンを表現し、新しいスキャンによって観察されたボクセルの高速検索を実行し、各ボクセルの三角形ファセットを段階的に再構築するメッシング モジュールです。
このボクセルごとのメッシング操作は、効率化のために慎重に設計されています。
最初にボクセルに含まれる 2D ローカル平面に 3D ポイントを投影することで次元削減を実行し、次にプル、コミット、およびプッシュのステップを使用してメッシュ操作を実行し、三角形のファセットをインクリメンタルに再構築します。
私たちの知る限り、これは、GPU アクセラレーションなしで標準の CPU に依存するだけで、大規模なシーンの三角形メッシュをオンラインで再構築できる文献の最初の作品です。
調査結果を共有し、コミュニティに貢献するために、コードを GitHub (https://github.com/hku-mars/ImMesh) で公開しています。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose a novel LiDAR(-inertial) odometry and mapping framework to achieve the goal of simultaneous localization and meshing in real-time. This proposed framework termed ImMesh comprises four tightly-coupled modules: receiver, localization, meshing, and broadcaster. The localization module utilizes the prepossessed sensor data from the receiver, estimates the sensor pose online by registering LiDAR scans to maps, and dynamically grows the map. Then, our meshing module takes the registered LiDAR scan for incrementally reconstructing the triangle mesh on the fly. Finally, the real-time odometry, map, and mesh are published via our broadcaster. The key contribution of this work is the meshing module, which represents a scene by an efficient hierarchical voxels structure, performs fast finding of voxels observed by new scans, and reconstructs triangle facets in each voxel in an incremental manner. This voxel-wise meshing operation is delicately designed for the purpose of efficiency; it first performs a dimension reduction by projecting 3D points to a 2D local plane contained in the voxel, and then executes the meshing operation with pull, commit and push steps for incremental reconstruction of triangle facets. To the best of our knowledge, this is the first work in literature that can reconstruct online the triangle mesh of large-scale scenes, just relying on a standard CPU without GPU acceleration. To share our findings and make contributions to the community, we make our code publicly available on our GitHub: https://github.com/hku-mars/ImMesh.

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