Swarm-LIO2: Decentralized, Efficient LiDAR-inertial Odometry for UAV Swarms

要約

空中群システムは、協力探査、目標追跡、捜索救助などのさまざまな側面で計り知れない可能性を秘めています。
効率的かつ正確な自己および相互の状態推定は、依然として困難な研究課題であるこれらの群タスクを完了するための重要な前提条件です。
この論文では、Swarm-LIO2 を提案します。Swarm-LIO2 は、空中群システム向けの完全分散型、プラグアンドプレイ、計算効率、帯域幅効率に優れた LiDAR 慣性オドメトリです。
Swarm-LIO2 は、通信インフラストラクチャとして分散型のプラグアンドプレイ ネットワークを使用します。
アイデンティティ、自我状態、相互観測測定、およびグローバル外部変換を含む、帯域幅効率の高い低次元情報のみが交換されます。
新しいチームメイト参加者のプラグアンドプレイをサポートするために、Swarm-LIO2 は潜在的なチームメイト UAV を検出し、時間オフセットとグローバル外部変換をすべて自動的に初期化します。
初期化効率を高めるために、新しい反射率ベースの UAV 検出、軌道マッチング、およびファクター グラフ最適化方法が提案されています。
状態推定の場合、Swarm-LIO2 は、効率的な ESIKF フレームワーク内で LiDAR、IMU、および相互観測測定を融合し、時間遅延を注意深く補正し、測定をモデリングして精度と一貫性を高めます。

要約(オリジナル)

Aerial swarm systems possess immense potential in various aspects, such as cooperative exploration, target tracking, search and rescue. Efficient, accurate self and mutual state estimation are the critical preconditions for completing these swarm tasks, which remain challenging research topics. This paper proposes Swarm-LIO2: a fully decentralized, plug-and-play, computationally efficient, and bandwidth-efficient LiDAR-inertial odometry for aerial swarm systems. Swarm-LIO2 uses a decentralized, plug-and-play network as the communication infrastructure. Only bandwidth-efficient and low-dimensional information is exchanged, including identity, ego-state, mutual observation measurements, and global extrinsic transformations. To support the plug-and-play of new teammate participants, Swarm-LIO2 detects potential teammate UAVs and initializes the temporal offset and global extrinsic transformation all automatically. To enhance the initialization efficiency, novel reflectivity-based UAV detection, trajectory matching, and factor graph optimization methods are proposed. For state estimation, Swarm-LIO2 fuses LiDAR, IMU, and mutual observation measurements within an efficient ESIKF framework, with careful compensation of temporal delay and modeling of measurements to enhance the accuracy and consistency.

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