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经典文献阅读之--ATI-CTLO(基于自适应时间间隔的连续时间Lidar-Only里程计)

news 来源：原创 2025/6/27 18:40:18

0. 简介

激光雷达扫描中的运动失真，由机器人的激烈运动和环境地形特征引起，显著影响了3D激光雷达里程计的定位和制图性能。现有的失真校正解决方案在计算复杂性和准确性之间难以平衡。《ATI-CTLO: Adaptive Temporal Interval-based Continuous-Time LiDAR-Only Odometry》于连续时间的自适应时间间隔Lidar-Only里程计，它基于简单高效的线性插值。我们的方法可以根据运动动态和环境退化灵活调整控制节点之间的时间间隔。这种适应性提高了在各种运动状态下的性能，并在退化环境中提高了算法的鲁棒性，特别是在特征稀疏的环境中。

1. 主要贡献

介绍了使用线性插值的ATI-CTLO，它允许灵活调整控制节点之间的时间间隔，与基于线性插值的其他方法相比。这种方法根据运动动态减小间隔，并在发生退化时增加间隔，有效地平衡了准确性和实时性能；

为了解决由于点云分割导致退化的问题，我们为连续时间Lidar-Only里程计引入了一种退化管理方法。通过根据环境信息对姿态约束的强度，进而对退化水平进行分类，为每个水平实施了针对性的处理。这种方法显著提高了里程计在退化环境中的鲁棒性；

方法的有效性已经在来自多个平台的数据集上得到了验证。据我们所知，这是唯一一种已经在无人地面车辆（UGVs）、无人机（UAVs）和四足机器人上进行了实验验证的Lidar-Only里程计方法。结果显示，在定位精度上比最先进的方法（SOAT）提高了10%。此外，在具有挑战性的环境中，特别是在特征稀疏的环境中，我们的算法超越了所有现有的Lidar-Only里程计方法。


2. 系统概述

图2展示了我们的处理流程。我们在世界坐标系中将轨迹表示为 T ( t ) T(t) T(t)，它由在区间 [ t i , t i + 1 ) [t_i, t_{i+1}) [ti​,ti+1​) 上的连续线性段 [ T i , T i + 1 ) [T_i, T_{i+1}) [Ti​,Ti+1​) 组成，Lie 群 T i T_i Ti​ 表示时间戳 t i t_i ti​ 时的姿态。对于最新的 LiDAR 输入点云 L c u r r L_{curr} Lcurr​，首先使用主成分分析（PCA）技术评估 L c u r r L_{curr} Lcurr​ 与先前点云 L p r e L_{pre} Lpre​ 之间的主方向角度 φ φ φ。然后，一旦角度 φ φ φ 超过预定义的阈值，控制节点之间的时间间隔 ∆ t ∆t ∆t 将按一定因子 α α α 减小（见第3节）。在设定时间间隔 ∆ t ∆t ∆t 后， L c u r r L_{curr} Lcurr​ 中的点根据其时间戳被划分为云段 { S i + 1 , S i + 2 , ⋅ ⋅ ⋅ , S i + 5 } \{S_{i+1}, S_{i+2}, ···, S_{i+5}\} {Si+1​,Si+2​,⋅⋅⋅,Si+5​}。采用滑动窗口方法同时优化多个段 { S i , S i + 1 , S i + 2 } \{S_i, S_{i+1}, S_{i+2}\} {Si​,Si+1​,Si+2​}。一旦优化完成，滑动窗口向后移动以包含新的线性段，同时将最旧的段添加到局部地图中（见第4节）。值得注意的是，在迭代优化过程中，退化检测模块被应用于判断时间间隔是否应增加，这可以通过合并线性段来实现（见第5节）。


3. PCA预评估以增加时间间隔

一阶线性运动模型简单且高效，但在剧烈运动过程中会引入显著的误差。为了解决这个问题，可以使用高阶运动模型，尽管在稳定条件下它们往往显得冗余并浪费计算资源。另一种方法是使用更密集的节点配置来处理激烈的运动。因此，快速预测运动变化对于有效的节点布置至关重要。Coco-LIC [24] 使用IMU测量进行初步估计，但对于仅依赖LiDAR的里程计，关键挑战在于如何仅基于LiDAR扫描快速估计运动状态。

受到文献[16]中扫描到扫描原理的启发，我们利用当前和先前LiDAR帧的匹配来获取姿态变换。然而，与离散时间方法不同，我们的扫描到扫描方法仅需要对运动变化的粗略描述，而不需要帧之间的精确姿态变换，因为运动学约束已经提供了姿态先验。主成分分析（PCA）用于提取点云的主要方向，主方向的变化指示姿态变化的程度。如图3所示，在机器人转弯过程中（黄色节点2、3、4），点云的主方向发生了显著变化（蓝色）。请注意，我们仅关注由剧烈旋转引起的主方向变化，因为在这种旋转发生时，恒定速度先验会引入显著的误差。

在这里插入图片描述

图3：主成分分析（PCA）预评估。特征向量 v i v_i vi​ 的突然变化表明运动中的急剧转向。在上方图像中，带有数字的节点显示了PCA方向的显著变化。然而，只有黄色节点（2、3、4）是由于运动转向造成的，而红色节点（1、5）则是由于环境变化引起的（例如，机器人从一个房间移动到走廊，或反之亦然）。下方的折线图记录了整个轨迹中最大PCA方向变化 φ max \varphi_{\text{max}} φmax​（最大 φ \varphi φ，蓝色）和最大特征值变化 V max V_{\text{max}} Vmax​（最大 V V V，黄色）。在节点1和5处， V max V_{\text{max}} Vmax​ 发生了显著变化，我们通过设定阈值（红线）来过滤掉错误的估计（红色节点）。

对于 L c u r r L_{curr} Lcurr​中 N N N个点的第 j j j个点 L p j ^Lp_j Lpj​，我们首先计算所有点的协方差矩阵 C ∈ R 3 × 3 C \in \mathbb{R}^{3 \times 3} C∈R3×3：

C = ∑ j = 1 N ( L p j − p ˉ ) ⊤ ( L p j − p ˉ ) \begin{equation} C = \sum_{j=1}^{N} \left( ^\mathbf{L}{p_j} - \bar{\mathbf{p}} \right)^{\top} \left( ^\mathbf{L}{p_j} - \bar{\mathbf{p}} \right) \tag{1a} \end{equation} C=j=1∑N​(Lpj​−pˉ​)⊤(Lpj​−pˉ​)​(1a)​

p ˉ = 1 N ∑ j = 1 N L p j \begin{equation}\bar{\mathbf{p}} = \frac{1}{N} \sum_{j=1}^{N} {^\mathbf{L}{p_j}} \tag{1b}\end{equation} pˉ​=N1​j=1∑N​Lpj​​(1b)​

然后，对矩阵 C C C 应用奇异值分解（SVD），以导出特征值 λ 0 < λ 1 < λ 2 \lambda_0 < \lambda_1 < \lambda_2 λ0​<λ1​<λ2​ 及其对应的特征向量 v 0 , v 1 , v 2 v_0, v_1, v_2 v0​,v1​,v2​。这些特征向量代表了激光雷达扫描的主要方向，因此相邻激光雷达扫描的主要方向 v curr v^{\text{curr}} vcurr 和 v last v^{\text{last}} vlast 之间的角度 φ = [ φ 1 , φ 2 , φ 3 ] \varphi = [\varphi_1, \varphi_2, \varphi_3] φ=[φ1​,φ2​,φ3​] 表示运动的动态特征。

φ i = arccos ⁡ ( v i curr ⋅ v i last ∥ v i curr ∥ ∥ v i last ∥ ) , i = 0 , 1 , 2 (2) \varphi_i = \arccos\left(\frac{v^{\text{curr}}_i \cdot v^{\text{last}}_i}{\|v^{\text{curr}}_i\| \|v^{\text{last}}_i\|}\right), \quad i = 0, 1, 2 \tag{2} φi​=arccos(∥vicurr​∥∥vilast​∥vicurr​⋅vilast​​),i=0,1,2(2)

…详情请参照古月居

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汽车行业已迎来智能化的汹涌浪潮&#xff0c;在此背景下&#xff0c;零部件制造商唯有积极应对&#xff0c;以智能制造为核心驱动力&#xff0c;方能跟上行业发展步调&#xff0c;在激烈的市场竞争中抢占先机。作为整车制造不可或缺的核心组件之一&#xff0c;汽车钣金件亦需紧…...

编程日记 2025/6/26 7:03:25

C 进阶 — 字符函数和字符串函数 ( 二 )

C 进阶 — 字符函数和字符串函数 ( 二 ) 书接上回 C 进阶 — 字符函数和字符串函数 ( 一 ) 1.9 strtok 参考资料 strtok 函数用法详解 char * strtok ( char * str, const char * sep );strtok 是 [C 标准库](https://so.csdn.net/so/search?qC 标准库&spm1001.2101.3…...

编程日记 2025/6/23 18:12:17

【Qualcomm】IPQ5018查看连接终端RSSI、SNR、NF方法

IPQ5018 简介 IPQ5018 是高通（Qualcomm）公司推出的一款面向网络设备的系统级芯片（SoC）。它通常用于路由器、接入点和其他网络设备中，提供高性能的无线网络连接。以下是关于 IPQ5018 的一些关键特性和功能： 关键特性 高性能处理器 IPQ5018 集成了多核 CPU，通常是 ARM …...

编程日记 2025/6/27 10:50:12

Windows下编译安装FreeCAD 1.0.0

本文记录在Windows下编译安装FreeCAD 1.0.0的流程。 零、环境 操作系统Windows 11VS Code1.92.1Git2.34.1Visual StudioVisual Studio Community 2022CMake3.22.1 一、编译安装 1.1 安装依赖 从FreeCAD GitHub下载LibPack-1.0.0-v3.0.0-Release.7z&#xff0c;并解压。 1.2…...

编程日记 2025/6/25 19:21:12

Hadoop其一，介绍本地模式，伪分布模式和全分布搭建

目录 一、Hadoop介绍 二、HDFS的本地模式 三、伪分布模式 四、Hdfs中的shell命令 五、全分布搭建 六、使用Java代码操作HDFS 1、环境准备 2、单元测试&#xff08;Junit&#xff09;​编辑 一、Hadoop介绍 Hadoop 分为三部分 &#xff1a; Common、HDFS 、Yarn、MapRe…...

编程日记 2025/6/27 16:03:46