LiDAR Odometry Survey: Recent Advancements and Remaining Challenges

要約

オドメトリはロボットのナビゲーションにとって、特に全地球測位システム (GPS) などの全地球測位方法が利用できない状況では非常に重要です。
オドメトリの主な目的は、ロボットの動きを予測し、その現在位置を正確に特定することです。
ホイール エンコーダ、慣性計測ユニット (IMU)、カメラ、レーダー、光検出測距 (LiDAR) などのさまざまなセンサーが、ロボット工学のオドメトリに使用されます。
特に、LiDAR は、豊富な 3 次元 (3D) データを提供し、光の変化に影響されない機能で注目を集めています。
この調査は、LiDAR オドメトリの進歩を徹底的に調査することを目的としています。
まず LiDAR テクノロジーを調査し、次に LiDAR オドメトリの作品を精査し、センサー統合アプローチに基づいて分類します。
これらのアプローチには、LiDAR のみに依存する方法、LiDAR と IMU を組み合わせた方法、複数の LiDAR を使用する戦略、および LiDAR と他のセンサー モダリティを融合する方法が含まれます。
結論として、私たちは既存の課題に取り組み、LiDAR オドメトリにおける潜在的な将来の方向性を概説します。
さらに、LiDAR オドメトリの公開データセットと評価方法を分析します。
私たちの知る限り、この調査は LiDAR オドメトリの最初の包括的な調査です。

要約(オリジナル)

Odometry is crucial for robot navigation, particularly in situations where global positioning methods like global positioning system (GPS) are unavailable. The main goal of odometry is to predict the robot’s motion and accurately determine its current location. Various sensors, such as wheel encoder, inertial measurement unit (IMU), camera, radar, and Light Detection and Ranging (LiDAR), are used for odometry in robotics. LiDAR, in particular, has gained attention for its ability to provide rich three-dimensional (3D) data and immunity to light variations. This survey aims to examine advancements in LiDAR odometry thoroughly. We start by exploring LiDAR technology and then scrutinize LiDAR odometry works, categorizing them based on their sensor integration approaches. These approaches include methods relying solely on LiDAR, those combining LiDAR with IMU, strategies involving multiple LiDARs, and methods fusing LiDAR with other sensor modalities. In conclusion, we address existing challenges and outline potential future directions in LiDAR odometry. Additionally, we analyze public datasets and evaluation methods for LiDAR odometry. To our knowledge, this survey is the first comprehensive exploration of LiDAR odometry.

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