L-LO: Enhancing Pose Estimation Precision via a Landmark-Based LiDAR Odometry

要約

既存の LiDAR オドメトリ ソリューションの大部分は、点、線、面などの単純な幾何学的特徴に基づいており、周囲の環境の特性を完全に反映することはできません。
この研究では、環境ランドマークの全体的な外観特性を効果的に利用する新しい LiDAR オドメトリを提案します。
車両の姿勢推定は、2 つの連続した姿勢推定段階、つまり水平姿勢推定と垂直姿勢推定によって達成されます。
効果的なランドマーク登録を実現するために、ランドマーク間の類似性のレベルを評価するための包括的な指標が提案されています。
このインデックスは、ランドマークの類似性を評価する際に、ランドマークの 2 つの重要な側面、つまり寸法と形状を考慮します。
提案されたアルゴリズムのパフォーマンスを評価するために、広く認識されている KITTI データセットと、無人地上車両プラットフォームによって収集された実験データを利用します。
グラフと数値の両方の結果は、当社のアルゴリズムが測位精度の点で主要な LiDAR オドメトリ ソリューションよりも優れていることを示しています。

要約(オリジナル)

The majority of existing LiDAR odometry solutions are based on simple geometric features such as points, lines or planes which cannot fully reflect the characteristics of surrounding environments. In this study, we propose a novel LiDAR odometry which effectively utilizes the overall exterior characteristics of environmental landmarks. The vehicle pose estimation is accomplished by means of two sequential pose estimation stages, namely, horizontal pose estimation and vertical pose estimation. To achieve effective landmark registration, a comprehensive index is proposed to evaluate the level of similarity between landmarks. This index takes into account two crucial aspects of landmarks, namely, dimension and shape in evaluating their similarity. To assess the performance of the proposed algorithm, we utilize the widely recognized KITTI dataset as well as experimental data collected by an unmanned ground vehicle platform. Both graphical and numerical results indicate that our algorithm outperforms leading LiDAR odometry solutions in terms of positioning accuracy.

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