SR-LIO++: Efficient LiDAR-Inertial Odometry and Quantized Mapping with Sweep Reconstruction

要約

高周波出力を達成するための3D LIDARの固有の低い取得周波数制限に対処することは、LIDAR-inertial Odometry（LIO）ドメインの重要な研究焦点となっています。
リアルタイムのパフォーマンスを確保するために、周波数が強化されたLIOシステムは、大幅に短縮された時間枠内で各スイープを処理する必要があります。
これらの制限に対処するために、Raspberry PI 4Bを含むリソース制約のあるハードウェアプラットフォームの入力頻度と比較して2倍の出力周波数を達成できる革新的なLIOシステムであるSr-Lio ++を導入します。
当社のシステムは、スイープ再構成方法を採用してLidarスイープ周波数を強化し、高周波再構築スイープを生成します。
この基盤の上に構築され、最新のセグメントの中間結果（つまり、表面パラメーター）のキャッシュメカニズムを提案し、隣接する再構築されたスイープでの一般的なセグメントの冗長処理を効果的に最小限に抑えます。
この方法は、再構築されたスイープ周波数に対する従来の線形依存性からの処理時間を切り離します。
さらに、インデックステーブルマッピングに基づいて量子化されたマップポイント管理を提示し、グローバルな3Dポイントストレージを64ビットのダブル精度から8ビットの文字表現に変換することにより、メモリ使用量を大幅に削減します。
この方法は、64ビットの二重精度から16ビットショートおよび32ビットの整数形式に、最近傍検索の計算集中的なユークリッド距離計算を変換し、メモリと計算コストの両方を大幅に削減します。
3つの異なるコンピューティングプラットフォームと4つのパブリックデータセットにわたる広範な実験的評価は、SR-LIO ++が効率を大幅に向上させながら、最先端の精度を維持することを示しています。
特に、当社のシステムは、Raspberry PI 4Bハードウェアで20Hzの状態出力を正常に達成します。

要約(オリジナル)

Addressing the inherent low acquisition frequency limitation of 3D LiDAR to achieve high-frequency output has become a critical research focus in the LiDAR-Inertial Odometry (LIO) domain. To ensure real-time performance, frequency-enhanced LIO systems must process each sweep within significantly reduced timeframe, which presents substantial challenges for deployment on low-computational-power platforms. To address these limitations, we introduce SR-LIO++, an innovative LIO system capable of achieving doubled output frequency relative to input frequency on resource-constrained hardware platforms, including the Raspberry Pi 4B. Our system employs a sweep reconstruction methodology to enhance LiDAR sweep frequency, generating high-frequency reconstructed sweeps. Building upon this foundation, we propose a caching mechanism for intermediate results (i.e., surface parameters) of the most recent segments, effectively minimizing redundant processing of common segments in adjacent reconstructed sweeps. This method decouples processing time from the traditionally linear dependence on reconstructed sweep frequency. Furthermore, we present a quantized map point management based on index table mapping, significantly reducing memory usage by converting global 3D point storage from 64-bit double precision to 8-bit char representation. This method also converts the computationally intensive Euclidean distance calculations in nearest neighbor searches from 64-bit double precision to 16-bit short and 32-bit integer formats, significantly reducing both memory and computational cost. Extensive experimental evaluations across three distinct computing platforms and four public datasets demonstrate that SR-LIO++ maintains state-of-the-art accuracy while substantially enhancing efficiency. Notably, our system successfully achieves 20Hz state output on Raspberry Pi 4B hardware.

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