Efficient LiDAR Bundle Adjustment for Multi-Scan Alignment Utilizing Continuous-Time Trajectories

要約

正確な地球地図の構築はロボット工学における重要なタスクであり、位置特定、測量、監視、デジタル ツインの構築に必要です。
正確な地図を作成するには、モバイル 3D LiDAR センサーからのデータがよく使用されます。
マッピングでは、グローバルに一貫したマップを取得するために、個々の点群を互いに正しく位置合わせする必要があります。
この論文では、グローバルに一貫した点群マップを取得するためのマルチスキャン位置合わせの問題を調査します。
私たちは、グローバル アライメント問題を解決し、利用可能なデータを共同で最適化するための 3D LiDAR バンドル調整アプローチを提案します。
連続時間軌跡を利用すると、最小二乗調整で単一のスキャンを直接記録しながら、LiDAR スキャナのエゴモーションを考慮することができます。
さらに、対応関係の検索空間を枝刈りし、コア外の循環バッファを利用することで、数千の点群を効率的に位置合わせするアプローチが可能になります。
ハンドヘルド LiDAR で記録された点群と車両に搭載された点群の位置合わせに成功し、マルチセッション位置合わせを実行できます。

要約(オリジナル)

Constructing precise global maps is a key task in robotics and is required for localization, surveying, monitoring, or constructing digital twins. To build accurate maps, data from mobile 3D LiDAR sensors is often used. Mapping requires correctly aligning the individual point clouds to each other to obtain a globally consistent map. In this paper, we investigate the problem of multi-scan alignment to obtain globally consistent point cloud maps. We propose a 3D LiDAR bundle adjustment approach to solve the global alignment problem and jointly optimize the available data. Utilizing a continuous-time trajectory allows us to consider the ego-motion of the LiDAR scanner while recording a single scan directly in the least squares adjustment. Furthermore, pruning the search space of correspondences and utilizing out-of-core circular buffer enables our approach to align thousands of point clouds efficiently. We successfully align point clouds recorded with a handheld LiDAR, as well as ones mounted on a vehicle, and are able to perform multi-session alignment.

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