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FAST-LIO2: 快速直接的激光雷達(dá)-慣性里程計(jì)

2021-09-12 21:53:49·  來(lái)源：同濟(jì)智能汽車(chē)研究所  
　
圖10 翻轉(zhuǎn)過(guò)程中FAST-LIO2構(gòu)建的實(shí)際環(huán)境和3D地圖
 
 
圖11 無(wú)人機(jī)翻轉(zhuǎn)實(shí)驗(yàn)中的姿態(tài)、位置、角速度和線速度。
3)快速運(yùn)動(dòng)手持實(shí)驗(yàn)：在這里，我們?cè)诰哂写笏俣群徒撬俣鹊母挥刑魬?zhàn)性的快速運(yùn)動(dòng)中測(cè)試FAST-LIO2。在人行天橋上來(lái)回沖刺時(shí)，傳感器被握在手上（見(jiàn)圖12）。圖13顯示了快速運(yùn)動(dòng)手持實(shí)驗(yàn)中的姿態(tài)、位置、角速度和線速度。可以看出，最大速度達(dá)到了7m/s，角速度在±100度/秒左右變化。為了展示FAST-LIO2的性能，實(shí)驗(yàn)在同一點(diǎn)開(kāi)始和結(jié)束。本實(shí)驗(yàn)的端到端誤差小于0.06m（見(jiàn)圖13），而總軌跡長(zhǎng)度為81m。
 
 
圖12 FAST-LIO2在快速運(yùn)動(dòng)手持實(shí)驗(yàn)中的建圖結(jié)果。
 
 
圖13快速運(yùn)動(dòng)手持實(shí)驗(yàn)中的姿態(tài)、位置、角速度和線速度。
C. 戶(hù)外飛行實(shí)驗(yàn)
3D激光雷達(dá)的一項(xiàng)重要應(yīng)用是機(jī)載測(cè)繪。為了驗(yàn)證FAST-LIO2是否適用于這種可能的應(yīng)用，我們進(jìn)行了一次飛行實(shí)驗(yàn)。我們部署了一架攜帶我們激光雷達(dá)傳感器的更大的無(wú)人機(jī)。該無(wú)人機(jī)配備GPS、IMU等飛行航電設(shè)備，可根據(jù)機(jī)載GPS/IMU導(dǎo)航進(jìn)行航點(diǎn)自動(dòng)跟蹤。需要注意的是無(wú)人機(jī)配備的GPS和IMU僅用于無(wú)人機(jī)導(dǎo)航，不用于FAST-LIO2，其僅使用來(lái)自LiDAR傳感器的數(shù)據(jù)。本實(shí)驗(yàn)中LiDAR掃描速率設(shè)置為10Hz。在香港南生圍的香港濕地公園的多個(gè)地點(diǎn)進(jìn)行了幾次飛行。實(shí)時(shí)建圖結(jié)果如圖14所示?？梢钥闯鯢AST-LIO2在這些植被環(huán)境中效果很好?？梢郧宄乜吹綐?shù)冠、道路上的車(chē)道標(biāo)記和路緣石等許多精細(xì)結(jié)構(gòu)。圖14還顯示了FAST-LIO2計(jì)算的飛行軌跡。我們將這些軌跡與無(wú)人機(jī)車(chē)載GPS/IMU導(dǎo)航估計(jì)的軌跡進(jìn)行了視覺(jué)比較，它們顯示出良好的一致性。由于技術(shù)上的困難，這里不提供GPS軌跡用于定量評(píng)估。最后，這三種環(huán)境每次掃描的平均處理時(shí)間分別為19.6ms、23.9ms和23.7ms。需要注意的是，LILI-OM在這三個(gè)數(shù)據(jù)序列中都失效了，因?yàn)樵诿嫦虻孛鏁r(shí)提取的特征太少了。
 
 
圖14 使用FAST-LIO2進(jìn)行機(jī)載建圖的實(shí)時(shí)建圖結(jié)果。數(shù)據(jù)是由無(wú)人機(jī)在香港濕地公園收集的，該無(wú)人機(jī)帶有一個(gè)朝下的LivoxAvia激光雷達(dá)。飛行高度為30m(a)、30m(b)和50m(c)。
 
8 結(jié)論
本文構(gòu)造了FAST-LIO2算法，這是一種直接且穩(wěn)健的LIO框架，其速度明顯快于當(dāng)前最先進(jìn)的LIO算法，同時(shí)在各種數(shù)據(jù)集上都體現(xiàn)了極大的競(jìng)爭(zhēng)力或更好的準(zhǔn)確性。速度的提高是由于去除了特征提取模塊和進(jìn)行高效的建圖。我們開(kāi)發(fā)并驗(yàn)證了一種新穎的增量k-d樹(shù)（ikd-樹(shù)）數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它支持動(dòng)態(tài)點(diǎn)插入、刪除和并行重建。在開(kāi)放數(shù)據(jù)集中的大量實(shí)驗(yàn)表明，所提出的ikd-樹(shù)，對(duì)于在激光雷達(dá)里程計(jì)中的kNN搜索，可以在最新數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中實(shí)現(xiàn)最佳的整體性能。由于制圖效率的提高，在快速運(yùn)動(dòng)和稀疏場(chǎng)景中的準(zhǔn)確性和魯棒性也通過(guò)在里程計(jì)中使用更多點(diǎn)而被提高。FAST-LIO2的另一個(gè)好處是，由于去除了特征提取，因此它自然適用于不同的LiDAR，而特征提取必須根據(jù)其各自的掃描模式和密度為不同的LiDAR精心設(shè)計(jì)。
致謝
本項(xiàng)目由大疆（200009538）資助支持。作者感謝大疆提供的資金支持和Livox科技在整個(gè)工作過(guò)程中提供的設(shè)備支持。作者要感謝Ambit-Geospatial在戶(hù)外空中實(shí)驗(yàn)中的幫助。作者還感謝ZhengLiu、GuozhengLu和FangchengZhu的有益討論。
附錄
第VI部分中使用的所有37個(gè)序列的詳細(xì)信息列于表8中。
表8 基準(zhǔn)的所有序列的詳細(xì)信息
 
 
參考文獻(xiàn)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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