LIC Fusion 2.0：滑动窗口法平面特征跟踪的激光雷达惯性相机里程计
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标题：LIC-Fusion 2.0: LiDAR-Inertial-Camera Odometry with Sliding-Window Plane-Feature Tracking
作者：Xingxing Zuo1;2, Yulin Yang3, Patrick Geneva3, Jiajun Lv2, Yong Liu2, Guoquan Huang3, Marc Pollefeys
来源：分享者
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摘要
本文在前人工作（即LIC-Fusion）的基础上，开发了一种基于滑动窗滤波器的具有在线时空校准功能的LiDAR惯性相机里程计（LIC Fusion 2.0），提出了一种新的滑动窗口平面特征跟踪方法，以有效地处理三维LiDAR点云。特别是利用IMU数据对LiDAR点进行运动补偿后，通过滑动窗口提取和跟踪低曲率平面点。针对高质量的数据关联问题，提出了一种新的孤立点抑制准则。该方法只利用跟踪到的同一平面上的点进行平面初始化，使得平面提取具有高效性和鲁棒性。此外，我们对LiDAR-IMU子系统进行了可观测性分析，并报告了利用平面特征进行时空校准的退化情况。通过仿真验证了蒙特卡罗方法和其它方法的一致性。
提出的具有滑动窗口平面特征跟踪的lic-fusion2.0。激光雷达稳定跟踪的SLAM地标平面和摄像机的SLAM 特征点用红色表示。
主要内容
主要贡献如下：
• 开发了一种新的滑动窗口平面特征跟踪算法，该算法允许在滑动窗口内通过多个激光雷达扫描来跟踪三维环境平面特征。该跟踪算法被最佳地集成到我们先前的紧耦合融合框架：LIC-fusion。对于所提出的平面跟踪，提出了一种新的外点抑制准则，该准则考虑了激光雷达帧间的变换不确定性，从而实现了鲁棒匹配。该系统能合理地模拟激光雷达测量的不确定度，消除了激光雷达扫描匹配中容易出现的不一致现象。
• 对具有平面特征的激光雷达惯性相机系统进行了深入的可观测性分析，并确定了导致系统具有额外不可观测方向的退化情况。
• 在一系列蒙特卡罗模拟和真实世界数据集上对拟议的LIC-Fusion 2.0进行了广泛的实验，验证了所提议系统的一致性和准确性。
激光雷达平面跟踪算法处理过程
LIC Fusion 2.0激光雷达处理算法流程
实验
使用多传感器平台，包括一个Velodyne VLP-16、一个Xsens IMU和一个全局快门式单目相机。所有的传感器都是异步发布的，所有的时间偏移都是在线估计的，初始猜测为零。图像处理流程是基于我们之前的工作OpenVINS，而激光雷达处理流程是在本工作中提出的。
左图：模拟房间有结构平面（蓝色）、16束激光雷达点（黄色）、SLAM点地标（红点）、SLAM平面地标（红色补丁）、估计（绿色）和地面真实（青色）轨迹。
KITTI 00数据集的定位误差比较
总结
本文提出了一种鲁棒、高效的滑动窗口平面特征跟踪算法来处理三维激光雷达点云。将该跟踪算法集成到我们先前的LIC-Fusion估计器中，得到了性能改进的LIC Fusion 2.0。特别是在所提出的平面特征跟踪过程中，我们提出了一种新的野值抑制准则，通过考虑激光雷达帧变换的不确定性来提高特征匹配质量。此外，我们还深入研究了线性化的LIC系统模型的可观测性，识别了具有平面特征的时空LiDAR IMU标定退化情况。所提出的方法已在模拟和实际数据集上进行了验证，并显示出比现有算法更高的精度。
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