BA-LINS: A Frame-to-Frame Bundle Adjustment for LiDAR-Inertial Navigation

要約

バンドル調整 (BA) は、LiDAR マッピングの精度を向上させることが証明されています。
しかし、BA 法は推測航法ナビゲーション システムでは適切に採用されていません。
この論文では、BA-LINS と呼ばれる、LiDAR 慣性ナビゲーション用のフレームツーフレーム (F2F) BA を紹介します。
F2F ポイントクラウドの直接的な関連付けに基づいて、同じ平面のポイントが LiDAR キーフレーム間で関連付けられます。
したがって、平面-点 BA 測定は、同一平面点を使用して構築できます。
LiDAR BA 測定と慣性測定ユニット (IMU) の事前統合測定は、ファクター グラフ最適化のフレームワークの下で緊密に統合されています。
BA-LINSの精度をさらに向上させるために、LiDAR BA測定のための効果的な適応共分散推定アルゴリズムが提案されています。
私たちは、提案されている BA-LINS を検証するために、公共および民間のデータセットに対して徹底的な現実世界の実験を実施します。
この結果は、BA-LINS が最先端の方法よりも優れた精度をもたらすことを示しています。
ベースライン システム FF-LINS と比較して、BA-LINS の絶対翻訳精度と状態推定効率は、プライベート データセット上でそれぞれ 29.5% と 28.7% 向上しました。
さらに、アブレーション実験の結果は、提案された適応共分散推定アルゴリズムが BA-LINS の精度と堅牢性を著しく向上できることを示しています。

要約(オリジナル)

Bundle Adjustment (BA) has been proven to improve the accuracy of the LiDAR mapping. However, the BA method has not been properly employed in a dead-reckoning navigation system. In this paper, we present a frame-to-frame (F2F) BA for LiDAR-inertial navigation, named BA-LINS. Based on the direct F2F point-cloud association, the same-plane points are associated among the LiDAR keyframes. Hence, the plane-point BA measurement can be constructed using the same-plane points. The LiDAR BA measurements and the inertial measurement unit (IMU)-preintegration measurements are tightly integrated under the framework of factor graph optimization. An effective adaptive covariance estimation algorithm for LiDAR BA measurements is proposed to further improve the accuracy of BA-LINS. We conduct exhaustive real-world experiments on public and private datasets to examine the proposed BA-LINS. The results demonstrate that BA-LINS yields superior accuracy to state-of-the-art methods. Compared to the baseline system FF-LINS, the absolute translation accuracy and state-estimation efficiency of BA-LINS are improved by 29.5% and 28.7%, respectively, on the private dataset. Besides, the ablation experiment results exhibit that the proposed adaptive covariance estimation algorithm can notably improve the accuracy and robustness of BA-LINS.

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