Kinematic-ICP: Enhancing LiDAR Odometry with Kinematic Constraints for Wheeled Mobile Robots Moving on Planar Surfaces

要約

LiDAR オドメトリは、3D マッピング、ナビゲーション、位置特定とマッピングの同時実行など、多くのロボット アプリケーションに不可欠です。
LiDAR オドメトリ システムは通常、移動ロボットの自我運動を計算するために、何らかの形式の点群登録に基づいています。
しかし、今日の LiDAR オドメトリ システムでは、点群の位置合わせ中にドメイン固有の知識とモバイル プラットフォームの運動学モデルを考慮しているものはほとんどありません。
本稿では、倉庫、オフィス、病院などの一般的な想定である平面上を移動する3D LiDARを搭載した車輪付き移動ロボットに焦点を当てたLiDARオドメトリシステムであるKinematic-ICPを紹介します。私たちのアプローチはキネマティックを導入しています。
従来のポイントツーポイント反復最近点スキームの最適化内の制約。
このようにして、結果として得られるモーションはプラットフォームの運動学的制約に従い、ロボットのホイール オドメトリと 3D LiDAR 観察を効果的に活用します。
最適化スキームでは、LiDAR 測定と車輪走行距離の影響を動的に調整し、機能が乏しい廊下などの縮退シナリオをシステムが処理できるようにします。
大規模な倉庫環境だけでなく屋外でも動作するロボットに関する当社のアプローチを評価します。
実験では、私たちのアプローチが最高のパフォーマンスを達成し、ホイール走行距離測定や一般的な LiDAR 走行距離測定システムよりも正確であることが示されています。
Kinematic-ICP は最近、世界中の顧客サイトの倉庫で稼働している Dexory のロボット フリートに導入され、私たちのメソッドが完全なナビゲーション スタックと並行して現実世界で実行できることを示しています。

要約(オリジナル)

LiDAR odometry is essential for many robotics applications, including 3D mapping, navigation, and simultaneous localization and mapping. LiDAR odometry systems are usually based on some form of point cloud registration to compute the ego-motion of a mobile robot. Yet, few of today’s LiDAR odometry systems consider the domain-specific knowledge and the kinematic model of the mobile platform during the point cloud alignment. In this paper, we present Kinematic-ICP, a LiDAR odometry system that focuses on wheeled mobile robots equipped with a 3D LiDAR and moving on a planar surface, which is a common assumption for warehouses, offices, hospitals, etc. Our approach introduces kinematic constraints within the optimization of a traditional point-to-point iterative closest point scheme. In this way, the resulting motion follows the kinematic constraints of the platform, effectively exploiting the robot’s wheel odometry and the 3D LiDAR observations. We dynamically adjust the influence of LiDAR measurements and wheel odometry in our optimization scheme, allowing the system to handle degenerate scenarios such as feature-poor corridors. We evaluate our approach on robots operating in large-scale warehouse environments, but also outdoors. The experiments show that our approach achieves top performances and is more accurate than wheel odometry and common LiDAR odometry systems. Kinematic-ICP has been recently deployed in the Dexory fleet of robots operating in warehouses worldwide at their customers’ sites, showing that our method can run in the real world alongside a complete navigation stack.

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