Problemet med samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) har studerats väl i robotvärlden, särskilt med hjälp av mono-, stereo- eller djupsensorer. 3D-djupsensorer, såsom Velodyne LiDAR, har under de senaste 10 åren visat sig vara mycket användbara för att uppfatta miljön i autonom körning, men få metoder finns som direkt använder dessa 3D-data för odometri. Vi presenterar en ny SLAM-algoritm baserad på 3D LiDAR-data. Vår metod bygger på en scan-to-modell matchande ramverk. Vi har först en specifik provtagningsstrategi baserad på LiDAR-skanningarna. Vi definierar sedan vår modell som den tidigare lokaliserade LiDAR sveper och använder Implicit Moving Least Squares (IMLS) ytrepresentation. Vi visar experiment med Velodyne HDL32 med endast 0,40% drift över en 4 km förvärv utan loop stängning (dvs 16 m drift efter 4 km). Vi testade vår lösning på KITTI-riktmärket med en Velodyne HDL64 och rankades bland de bästa metoderna (mot mono-, stereo- och LiDAR-metoder) med en global drift på endast 0,69%.
En ny variant av ICP är Implicit Moving Least Squares-SLAM (IMLS) REF, som bygger på en scan-to-modell matchande ramverk.
IMLS-SLAM: Scan-to-Model Matching Based on 3D Data
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}