ECTLO: Effective Continuous-time Odometry Using Range Image for LiDAR with Small FoV

要約

プリズムベースの LiDAR は、最近ロボット工学で人気が高まっている従来の機械式複数ライン回転 LiDAR よりもコンパクトで安価です。
ただし、これらの新しい LiDAR センサーには、狭い視野、激しい動きの歪み、不規則なパターンなどのいくつかの課題があり、実際には LiDAR オドメトリに広く使用することが妨げられています。
これらの問題に取り組むために、非反復スキャン パターンを使用するリズレー プリズム ベースの LiDAR 用の効果的な連続時間 LiDAR オドメトリ (ECTLO) 方法を提案します。
効率的な地図表現のために、LiDAR の小さな FoV 内の履歴ポイントをカバーする単一の距離画像が採用されています。
マップ更新後のオクルージョンによるノイズの多いデータを考慮するために、フィルターベースのポイントツープレーン ガウス混合モデルが堅牢な位置合わせに使用されます。
さらに、避けられない歪みを軽減するために、LiDAR 専用の連続時間運動モデルが採用されています。
さまざまなスキャンパターンを持つプリズムベースのLiDARを使用して、さまざまなテストベッドで広範な実験が実施されており、その有望な結果は、私たちが提案するアプローチの有効性を実証しています。

要約(オリジナル)

Prism-based LiDARs are more compact and cheaper than the conventional mechanical multi-line spinning LiDARs, which have become increasingly popular in robotics, recently. However, there are several challenges for these new LiDAR sensors, including small field of view, severe motion distortions, and irregular patterns, which hinder them from being widely used in LiDAR odometry, practically. To tackle these problems, we present an effective continuous-time LiDAR odometry (ECTLO) method for the Risley-prism-based LiDARs with non-repetitive scanning patterns. A single range image covering historical points in LiDAR’s small FoV is adopted for efficient map representation. To account for the noisy data from occlusions after map updating, a filter-based point-to-plane Gaussian Mixture Model is used for robust registration. Moreover, a LiDAR-only continuous-time motion model is employed to relieve the inevitable distortions. Extensive experiments have been conducted on various testbeds using the prism-based LiDARs with different scanning patterns, whose promising results demonstrate the efficacy of our proposed approach.

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