非重复扫描LiDAR传感器用于在定位和映射应用程序中的强大的3D点云注册
Ahmad K Aijazi1, Paul Checchin1
1Université Clermont Auvergne, Clermont Auvergne INP, CNRS, Institut Pascal, F-63000 Clermont-Ferrand, France.
Sensors (Basel, Switzerland)
|January 23, 2024
概括
这项研究验证了非重复扫描LiDAR用于自主导航中的3D点云注册的有效性. 使用Spirograph类型扫描的新方法提高了本地化和映射效率.
科学领域:
- 机器人技术和自主系统
- 计算机视觉 计算机视觉
- 地理空间数据处理.
背景情况:
- 3D点云注册对于自主导航至关重要,但面临着挑战.
- 非重复扫描LiDAR传感器为3D数据采集提供了新的可能性.
- 螺旋仪型LiDAR的可行性对于稳健的注册需要研究.
研究的目的:
- 探索Spirograph类型非重复扫描LiDAR的可行性,以进行强大的3D点云注册.
- 建议和评估一种针对这种独特传感器扫描模式的新型注册方法.
- 评估传感器适用于定位和映射应用的适用性.
主要方法:
- 来自Spirograph型非重复扫描LiDAR传感器的数据的表征.
- 开发一种使用传感器独特的扫描模式来重建和比较扫描的注册方法.
- 通过比较真实和重建的扫描来提取场景对象,以确定转换.
- 在真实数据集上的性能评估与最先进的方法相比,使用循环闭合和曲线拟合衍生过器 (CFDT) 的改进.
主要成果:
- 拟议的方法成功地使用Spirograph类型的扫描模式记录了连续的3D扫描.
- 通过循环闭合约束和CFDT用于轨迹估计,实现了性能改进.
- 传感器被证明适用于强大的3D点云注册.
- 该方法的准确性与现有技术相提并论,但处理时间明显缩短.
结论:
- 螺旋仪类型的非重复扫描LiDAR可用于强大的3D点云注册.
- 拟议的注册方法为自主导航提供了有效的解决方案.
- 这种传感器技术和注册方法推进了实时定位和映射领域.
