EMV-LIO: An Efficient Multiple Vision aided LiDAR-Inertial Odometry

要約

単一センサーの不完全な制約によって引き起こされる劣化に対処するため、特に LiDAR ビジョン慣性融合分野におけるマルチセンサー融合戦略は、近年、業界と研究コミュニティの両方から多くの関心を集めています。
単眼カメラは特定方向からの環境光の影響に弱く、故障するとLiDAR慣性システムに劣化してしまうことを考慮し、複数のカメラを導入して目視観測を拡大し、精度と堅牢性を向上させています。
システム。
その他、距離画像によるLiDARのノイズ除去、最近傍探索の条件設定、kd-Treeのikd-Treeへの置き換えなども導入され効率化が図られています。
上記に基づいて、効率的な複数の視覚支援 LiDAR 慣性オドメトリ システム (EMV-LIO) を提案し、オープン データセットとカスタム データセットの両方でそのパフォーマンスを評価します。
実験によれば、このアルゴリズムは LVI-SAM と比較してシステム全体の精度、堅牢性、効率を向上させるのに役立ちます。
私たちの実装は承認され次第利用可能になります。

要約(オリジナル)

To deal with the degeneration caused by the incomplete constraints of single sensor, multi-sensor fusion strategies especially in LiDAR-vision-inertial fusion area have attracted much interest from both the industry and the research community in recent years. Considering that a monocular camera is vulnerable to the influence of ambient light from a certain direction and fails, which makes the system degrade into a LiDAR-inertial system, multiple cameras are introduced to expand the visual observation so as to improve the accuracy and robustness of the system. Besides, removing LiDAR’s noise via range image, setting condition for nearest neighbor search, and replacing kd-Tree with ikd-Tree are also introduced to enhance the efficiency. Based on the above, we propose an Efficient Multiple vision aided LiDAR-inertial odometry system (EMV-LIO), and evaluate its performance on both open datasets and our custom datasets. Experiments show that the algorithm is helpful to improve the accuracy, robustness and efficiency of the whole system compared with LVI-SAM. Our implementation will be available upon acceptance.

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