KISS-ICP: In Defense of Point-to-Point ICP — Simple, Accurate, and Robust Registration If Done the Right Way

要約

ロボット プラットフォームの堅牢かつ正確な姿勢推定、いわゆるセンサーベースのオドメトリは、多くのロボット アプリケーションにとって不可欠な部分です。
多くのセンサー オドメトリ システムは、エゴモーション推定プロセスをより複雑にすることで進歩しましたが、私たちは逆の方向に進んでいます。
大部分の部品を削除し、コア要素に焦点を当てることで、実現が簡単で、さまざまな LiDAR センサーを使用してさまざまな環境条件下で動作できる、驚くほど効果的なシステムが得られます。
当社のオドメトリ推定アプローチは、対応マッチングのための適応しきい値処理と組み合わせたポイントツーポイント ICP、堅牢なカーネル、シンプルだが広く適用可能な動き補償アプローチ、および点群サブサンプリング戦略に依存しています。
これにより、ほとんどの場合、特定の LiDAR センサーに合わせて調整する必要さえない、少数のパラメーターのみを備えたシステムが得られます。
同じパラメータを使用する当社のシステムは、自動車プラットフォーム、UAV ベースの操作、セグウェイなどの車両、ハンドヘルド LiDAR など、異なるプラットフォームを使用するさまざまな動作条件下で最先端の方法と同等のパフォーマンスを発揮します。
IMU 情報を統合する必要はなく、幅広い 3D LiDAR センサーから取得した 3D 点群データのみに依存するため、幅広いさまざまなアプリケーションと動作条件が可能になります。
私たちのオープンソース システムは、提示されたすべてのデータセットでセンサーのフレーム レートよりも高速に動作し、現実世界のシナリオ向けに設計されています。

要約(オリジナル)

Robust and accurate pose estimation of a robotic platform, so-called sensor-based odometry, is an essential part of many robotic applications. While many sensor odometry systems made progress by adding more complexity to the ego-motion estimation process, we move in the opposite direction. By removing a majority of parts and focusing on the core elements, we obtain a surprisingly effective system that is simple to realize and can operate under various environmental conditions using different LiDAR sensors. Our odometry estimation approach relies on point-to-point ICP combined with adaptive thresholding for correspondence matching, a robust kernel, a simple but widely applicable motion compensation approach, and a point cloud subsampling strategy. This yields a system with only a few parameters that in most cases do not even have to be tuned to a specific LiDAR sensor. Our system using the same parameters performs on par with state-of-the-art methods under various operating conditions using different platforms: automotive platforms, UAV-based operation, vehicles like segways, or handheld LiDARs. We do not require integrating IMU information and solely rely on 3D point cloud data obtained from a wide range of 3D LiDAR sensors, thus, enabling a broad spectrum of different applications and operating conditions. Our open-source system operates faster than the sensor frame rate in all presented datasets and is designed for real-world scenarios.

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