ATI-CTLO:Adaptive Temporal Interval-based Continuous-Time LiDAR-Only Odometry

要約

ロボットの激しい動きや地形の変化によって生じる LiDAR スキャンの動きの歪みは、3D LiDAR オドメトリの測位とマッピングのパフォーマンスに大きな影響を与えます。
既存の歪み補正ソリューションは、計算の複雑さと精度のバランスを取るのに苦労することがよくあります。
この研究では、単純かつ効率的な線形補間を利用した、適応時間間隔ベースの連続時間 LiDAR 専用オドメトリを提案します。
我々の手法は、運動のダイナミクスや環境特性に応じて、制御ノード間の時間間隔を柔軟に調整します。
この適応性により、さまざまな動作状態にわたるパフォーマンスが向上し、困難で機能が少ない環境での堅牢性が向上します。
当社では、さまざまなプラットフォームにわたる複数のデータセットで手法の有効性を検証し、最先端の LiDAR のみのオドメトリ手法に匹敵する精度を達成しています。
特に、激しい動きとまばらな特徴を含むシナリオでは、私たちの方法は既存のソリューションよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

要約(オリジナル)

The motion distortion in LiDAR scans caused by aggressive robot motion and varying terrain features significantly impacts the positioning and mapping performance of 3D LiDAR odometry. Existing distortion correction solutions often struggle to balance computational complexity and accuracy. In this work, we propose an Adaptive Temporal Interval-based Continuous-Time LiDAR-only Odometry, utilizing straightforward and efficient linear interpolation. Our method flexibly adjusts the temporal intervals between control nodes according to the dynamics of motion and environmental characteristics. This adaptability enhances performance across various motion states and improves robustness in challenging, feature-sparse environments. We validate the effectiveness of our method on multiple datasets across different platforms, achieving accuracy comparable to state-of-the-art LiDAR-only odometry methods. Notably, in scenarios involving aggressive motion and sparse features, our method outperforms existing solutions.

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