Hierarchical fusion based high precision SLAM for solid-state lidar

激光雷达 融合 固态 计算机科学 遥感 地质学 物理 工程物理 哲学 语言学
作者
Hao Xu,Wentao Yu,Qi Zhang,Jiachen Yan,和雄 馬淵
出处
期刊:Measurement Science and Technology [IOP Publishing]
卷期号:35 (5): 055102-055102 被引量:4
标识
DOI:10.1088/1361-6501/ad23bf
摘要

Abstract Solid-state LiDARs have become an important perceptual device for simultaneous localization and mapping (SLAM) due to its low-cost and high-reliability compared to mechanical LiDARs. Nevertheless, existing solid-state LiDARs-based SLAM methods face challenges, including drift and mapping inconsistency, when operating in dynamic environments over extended periods and long distances. To this end, this paper proposes a robust, high-precision, real-time LiDAR-inertial SLAM method for solid-state LiDARs. At the front-end, the raw point cloud is segmented to filter dynamic points in preprocessing process. Subsequently, features are extracted using a combination of Principal Component Analysis (PCA) and Mean Clustering to reduce redundant points and improve data processing efficiency. At the back-end, a hierarchical fusion method is proposed to improve the accuracy of the system by fusing the feature information to iteratively optimize the LiDAR frames, and then adaptively selecting the LiDAR keyframes to be fused with the IMU. The proposed method is extensively evaluated using a Livox Avia solid-state LiDAR collecting datasets on two different platforms. In experiments, the end-to-end error is reduced by 35% and the single-frame operational efficiency is improved by 12% compared to LiLi-OM.

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