Traj-LO: In Defense of LiDAR-Only Odometry Using an Effective Continuous-Time Trajectory

要約

LiDAR オドメトリは、多くのロボット アプリケーションにおいて不可欠なコンポーネントです。
追加の慣性センサーによる精度の向上に焦点を当てた主流のアプローチとは異なり、このレターでは、連続時間の観点から LiDAR のみのオドメトリの機能を検討します。
まず、LiDAR の測定は、高周波で連続的に捕捉されたストリーミング ポイントと見なされます。
第 2 に、LiDAR の動きは、シンプルかつ効果的な連続時間軌跡によってパラメータ化されます。
したがって、私たちが提案するTraj-LOアプローチは、LiDARポイントからの幾何学的情報と軌道の滑らかさからの運動学的制約を密結合することにより、LiDARの時空間的に一貫した動きを回復しようとします。
このフレームワークは、さまざまな種類の LiDAR およびマルチ LiDAR システム向けに一般化されています。
公開データセットに対する広範な実験により、運動学的状態が IMU の測定範囲を超えるシナリオであっても、私たちが提案する LiDAR のみのアプローチの堅牢性と有効性が実証されています。
私たちの実装は GitHub でオープンソース化されています。

要約(オリジナル)

LiDAR Odometry is an essential component in many robotic applications. Unlike the mainstreamed approaches that focus on improving the accuracy by the additional inertial sensors, this letter explores the capability of LiDAR-only odometry through a continuous-time perspective. Firstly, the measurements of LiDAR are regarded as streaming points continuously captured at high frequency. Secondly, the LiDAR movement is parameterized by a simple yet effective continuous-time trajectory. Therefore, our proposed Traj-LO approach tries to recover the spatial-temporal consistent movement of LiDAR by tightly coupling the geometric information from LiDAR points and kinematic constraints from trajectory smoothness. This framework is generalized for different kinds of LiDAR as well as multi-LiDAR systems. Extensive experiments on the public datasets demonstrate the robustness and effectiveness of our proposed LiDAR-only approach, even in scenarios where the kinematic state exceeds the IMU’s measuring range. Our implementation is open-sourced on GitHub.

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