Abstract-Vi föreslår en realtidsmetod för odometri och kartläggning med hjälp av intervallmätningar från en 2-axlig lidar som rör sig i 6-DOF. Problemet är svårt eftersom intervallmätningarna tas emot vid olika tidpunkter, och fel i rörelseuppskattningen kan orsaka felregistrering av det resulterande punktmolnet. Hittills kan sammanhängande 3D-kartor byggas med hjälp av offline satsmetoder, ofta med hjälp av loop stängning för att korrigera för drift över tid. Vår metod uppnår både låg-drift och låg beräknings komplexitet utan behov av hög noggrannhet spännvidd eller tröghetsmätningar. Den viktigaste idén för att uppnå denna nivå av prestanda är uppdelningen av det komplexa problemet med samtidig lokalisering och kartläggning, som syftar till att optimera ett stort antal variabler samtidigt, med två algoritmer. En algoritm utför odometri vid hög frekvens men låg trohet för att uppskatta hastigheten på lidar. En annan algoritm körs på en frekvens av en storleksordning lägre för fin matchning och registrering av punktmolnet. Kombination av de två algoritmerna gör det möjligt att kartlägga metoden i realtid. Metoden har utvärderats av en stor uppsättning experiment samt av KITTI:s referensvärde för odometri. Resultaten indikerar att metoden kan uppnå noggrannhet på toppmoderna offline sats metoder.
Zhang och Singh REF kan uppskatta odometri i realtid med hjälp av intervalldata.
LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}