Lifelong 3D Mapping Framework for Hand-held & Robot-mounted LiDAR Mapping Systems

要約

モジュール式、クラウドネイティブ、デザイン、さらに重要なことに、ハンドヘルドおよびロボットに取り付けられた3D LIDARマッピングシステムの両方で機能する生涯にわたる3Dマッピングフレームワークを提案します。
提案されたフレームワークは、動的なポイント削除、マルチセッションマップアライメント、マップ変更検出、マップバージョン制御で構成されています。
まず、センサーセットアップの不可知論の動的ポイント除去アルゴリズムは、ハンドヘルドとロボットに取り付けられたセットアップの両方でシームレスに動作し、クリーンな静的3Dマップを作成します。
第二に、マルチセッションマップアライメントは、これらのクリーンな静的マップを、手動パラメーターの微調整なしで自動的にアライメントし、単一の参照フレームに、機能記述子のマッチングと微細な登録に基づいて2段階のアプローチを使用します。
第三に、私たちの新しいマップ変更検出は、2つの整列したマップ間の正と負の変化を識別します。
最後に、MAPバージョンコントロールは、環境の現在の状態を表す単一のベースマップを維持し、検出された正と負の変化と境界情報を保存します。
当社の一意のマップバージョン制御システムは、以前のクリーンセッションマップを再構築でき、ユーザーは入力RAWセッションマップを保存せずに2つのランダムマッピングセッション間で変更をクエリすることができます。
ハンドヘルド商用LIDARマッピングデバイスとオープンソースロボットに取り付けられたLidar Slamアルゴリズムを使用して、各モジュールと3D生涯マッピングフレーム全体を評価する広範な実験が実行されます。

要約(オリジナル)

We propose a lifelong 3D mapping framework that is modular, cloud-native by design and more importantly, works for both hand-held and robot-mounted 3D LiDAR mapping systems. Our proposed framework comprises of dynamic point removal, multi-session map alignment, map change detection and map version control. First, our sensor-setup agnostic dynamic point removal algorithm works seamlessly with both hand-held and robot-mounted setups to produce clean static 3D maps. Second, the multi-session map alignment aligns these clean static maps automatically, without manual parameter fine-tuning, into a single reference frame, using a two stage approach based on feature descriptor matching and fine registration. Third, our novel map change detection identifies positive and negative changes between two aligned maps. Finally, the map version control maintains a single base map that represents the current state of the environment, and stores the detected positive and negative changes, and boundary information. Our unique map version control system can reconstruct any of the previous clean session maps and allows users to query changes between any two random mapping sessions, all without storing any input raw session maps, making it very unique. Extensive experiments are performed using hand-held commercial LiDAR mapping devices and open-source robot-mounted LiDAR SLAM algorithms to evaluate each module and the whole 3D lifelong mapping framework.

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