香港科技大学发布!使用语义线和平面的多会话、轻量级Lidar SLAM
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IROS2023| 香港科技大学发布使用语义线和平面的多会话、面向定位和轻量级Lidar建图
【Multi-Session, Localization-oriented and Lightweight LiDAR Mapping Using Semantic Lines and Planes】
作者单位:Hkust - Dji联合创新实验室与香港建筑机器人中心
在本文中,我们通过使用轻量级的线和平面图表示,而不是广泛使用的点云,提出了一个用于城市环境中的多段式的集中式LiDAR建图框架。所提出的框架以由粗到精的方式实现了一致性建图。全局位置识别通过关联Grassmannian流形上的线条和平面来实现,然后通过离群点剔除辅助的位姿图优化进行地图合并。然后还设计了一种新的光束法平差来提高直线和平面的局部一致性。 在实验部分,使用公开和自收集的数据集来展示效率和有效性。实验结果表明,本文提出的LiDAR建图框架能够全局地融合多期地图,并对地图进行增量优化,适用于轻量级机器人定位。
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