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作者丨吕乐章
来源丨计算机视觉life
今天给大家分享一篇香港大学火星实验室的成果，题目是用于精确实时3D SLAM的高效概率自适应体素地图，
英文标题：Efficient and Probabilistic Adaptive Voxel Mapping for Accurate Online3D SLAM

论文地址：Efficient and Probabilistic Adaptive Voxel Mapping for Accurate Online 3D SLAM.
本文提出了一种高效的概率自适应体素地图的方法，考虑了激光点的测量误差和状态估计造成的激光点的不确定性，对地图中平面的不确定性进行建模，提出了一种精确的点、面不确定性模型。本文分析了从粗到精的体素地图的需求，然后使用一种由哈希表和八叉树组成的新型体素来高效地构建和更新地图。将体素地图应用于迭代卡尔曼滤波，构造姿态估计的最大后验概率问题。在开放的KITTI数据集上的实验表明，与其他最先进的方法相比，该方法具有很高的准确率和效率。在非重复扫描激光雷达的非结构化环境下的室外实验进一步验证了该映射方法对不同环境和激光雷达扫描模式的适应性。
本文的贡献如下：
1、针对激光雷达点云的稀疏性和不规则性，提出了一种大小自适应、由粗到精的体素构建方法。自适应体素图被组织在八叉树-哈希表的数据结构中，以提高体素构建、更新和查询的效率。
2、本文提出了一种精确的概率体素地图表示法，准确地考虑了点测量和激光雷达位置估计引起的点不确定性，以对地图中平面的不确定性进行建模。
3、实现了所提出的系统在真实世界中的激光测距和测绘的应用，并与最新的方法进行了比较。
体素地图构建算法：
实验部分：
该方法比基于ICP的方法和基于SURFEL的方法具有更好的性能，不仅在城市结构化环境中的旋转LiDAR中表现良好，而且在公园、山脉等非结构化环境中的固态LiDAR中也表现出良好的性能。
本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。
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