Mesh-LOAM: Real-time Mesh-Based LiDAR Odometry and Mapping

要約

メッシュ構築でリアルタイム パフォーマンスを達成しているにもかかわらず、現在の LiDAR オドメトリおよびメッシュ手法のほとんどは、明示的なメッシュ スキームに依存しているため、複雑なシーンを処理するのが難しい可能性があります。
彼らは通常、騒音に敏感です。
これらの制限を克服するために、暗黙的再構成と並列空間ハッシュ スキームを介した大規模シーン向けのリアルタイム メッシュ ベースの LiDAR オドメトリとマッピングのアプローチを提案します。
三角形メッシュを効率的に再構成するために、各ポイントを 1 回走査することですべてのスキャンを更新し、スケーラブルなパーティション モジュールを介して空間を圧縮する増分ボクセル メッシュ手法を提案します。
いつでも三角メッシュに迅速にアクセスできることを利用して、位置とフィーチャベースのデータ関連付けを備えたポイントツーメッシュ オドメトリを設計し、受信点群と復元された三角メッシュの間の姿勢を推定します。
4 つのデータセットに関する実験結果は、正確な運動軌跡と環境メッシュ マップを生成する際の、提案したアプローチの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

Despite having achieved real-time performance in mesh construction, most of the current LiDAR odometry and meshing methods may struggle to deal with complex scenes due to relying on explicit meshing schemes. They are usually sensitive to noise. To overcome these limitations, we propose a real-time mesh-based LiDAR odometry and mapping approach for large-scale scenes via implicit reconstruction and a parallel spatial-hashing scheme. To efficiently reconstruct triangular meshes, we suggest an incremental voxel meshing method that updates every scan by traversing each point once and compresses space via a scalable partition module. By taking advantage of rapid accessing triangular meshes at any time, we design point-to-mesh odometry with location and feature-based data association to estimate the poses between the incoming point clouds and the recovered triangular meshes. The experimental results on four datasets demonstrate the effectiveness of our proposed approach in generating accurate motion trajectories and environmental mesh maps.

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