编者按：SLAM身手普遍操纵于室内或室外、都市或野外等差别的无人驾驶操纵场景。激光雷达是最常运用的传感器之一，激光雷达能够提取处境中眇小的细节特点。然而，

编者按：SLAM身手普遍操纵于室内或室外、都市或野外等差别的无人驾驶操纵场景。激光雷达是最常运用的传感器之一，激光雷达能够提取处境中眇小的细节特点。然而，激光不对用于匮乏机闭特点的处境中，例如四壁滑腻的通道，且纯激光算法正在疾捷运动或繁杂场景下，仅运用激光雷达测程容易涌现题目。于是，激光雷达老是会与惯性丈量单位(IMU)耦合,以提升体系的妥当性。

本文译自：《FAST-LIO2: Fast Direct LiDAR-inertial Odometry》

摘要：本文先容了FAST-LIO2：一种疾捷、妥当且通用的激光惯性里程计框架。FAST-LIO2树立正在高效的紧耦合迭代卡尔曼滤波器的本原上，有两个枢纽的改进之处，能够杀青疾捷、妥当和确切的激光雷达导航（和修图）。第一个是不提取特点直接将原始点配准到舆图（并随后更新舆图，即修图），而这使得处境中的渺小特点可以被愚弄，从而提升完婚确切性，且作废提取特点模块可以符合有着差别扫描形式的新兴雷达；第二个首要希奇之处是通过增量k-d树（ikd-树）数据机闭保护舆图。ikd-tree接济增量更新（即点插入、删除）和动态平均。与现有的动态数据机闭（八叉树、R*-tree、nanoflann k-d 树）比拟，ikd-树杀青了卓异的完全本能，同时自然地接济正在树上的下采样。咱们对来自各式绽放激光雷达数据集的19个序列举办了细致的基准比拟。FAST-LIO2永远能坚持更高切实切度，然而揣度负载比其他最先辈的激光惯性导航体系低得众。另外，作品也利工具有小视场角的固态激光雷达举办了各式确切天下的实习。总体而言，FAST-LIO2揣度出力高（比方，正在大型室外处境中高达100Hz的里程计和修图）、妥当（比方，正在零乱的室内处境中牢靠的神情猜度，盘旋速率高达1000度/秒），合用普遍（即，合用于众线盘旋和固态激光雷达、无人机和手持平台，以及基于Intel和ARM的解决器），同时仍能杀青比现有伎俩更高的精度。咱们正在Github上开源了FAST-LIO2和ikd-树的数据机闭算法杀青。

构修未知区域的粘稠三维（3D）舆图处境的及时性，同时正在舆图中定位（即SLAM）对付自决机械人正在未知处境中的和平导航至闭主要。定位供给了机械人车载负责器的形态反应，同时，粘稠的3D舆图供给了相闭轨迹经营处境的须要消息（即自正在空间freespace和攻击物）。基于视觉的SLAM[1]–[4]正在定位方面格外精准，然而只保护一个希罕的特点舆图，而且会蒙受照明转变和紧张的运动含混的影响。另一方面，仅愚弄机械人上搭载的揣度资源，举办基于视觉传感器的及时麇集、高阔别率、高精度的修图[5]–[8]，如故是一个宏壮的挑拨。

因为可以供给直接、麇集、活动和精准的处境深度消息，Lidar（激光雷达）传感器已成为对付机械人另一种须要的传感器[9,10]。近十年来，激光雷达正在很众自愿机械人中阐发着越来越主要的用意，如自愿驾驶汽车[11]和自愿无人机[12,13]。正在比来激光雷达身手生长中，依然杀青了贸易化、轻量批量临蓐、更具本钱效益（本钱边界相同于环球疾门相机）、本能高（正在数百米丈量边界内具有厘米精度）的固态激光雷达[14,15]惹起了普遍的推敲兴味[16]–[20]。雷竣工本、尺寸、重量、功率的明显消重具有使现有和新兴机械人操纵规模受益的潜力。

采用基于激光雷达SLAM伎俩的主题恳求是愚弄有限机载揣度资源取得确切、低延迟的形态猜度和麇集的3D舆图。然而，高效、确切的激光雷达里程计和舆图绘制仍是有挑拨性的题目：1）此刻的激光雷达传感器每秒发生数十万到数百万的三维点，愚弄有限的车载揣度资源解决如斯大宗的及时数据，恳求具有较高的揣度出力的激光雷达里程计伎俩。2）为了裁减揣度量，特点点，比方角落点或平面点，凡是是基于限度光滑度提取的。然而，特点提取模块的本能容易受处境影响。比方，正在没有大宗平面或长边的机闭萧疏的处境中，将导致提取很少的特点点。这种境况正在新兴固态激光雷达楷模的小视场角下会大大恶化 [16]。另外，特点提取也因激光雷达的差别而有所差别，整体取决于扫描形式（比方，盘旋、基于prism[15]、基于MEMS[14]）和点密度。以是采用激光雷达里程计伎俩凡是必要良众手动提取的事情;3)激光雷达点凡是正在贯串运动按依序采样，，这个历程会发生明显的运动失真，影响里程计和修图的本能，特别是当运动很猛烈时。惯性丈量单位(IMU)能够缓解这个题目，但引入了特别必要猜度的形态量（比方，差错，外参）；4) 正在一次扫描中激光雷达凡是有很长的丈量边界（比方，数百米）但阔别率相当低。点云丈量结果希罕地散布正在一个大型3D空间中，以是必要一个大而麇集的舆图来配准这些希罕点。另外，该舆图必要接济有用的探索且同时及时更新新的丈量数据。维护如许的舆图是一项格外具有挑拨性的劳动，且差别于视觉丈量的图像丈量具有高阔别率，于是只必要希罕特点图，正在舆图上特点点，只消它落正在视场角中总能找到对应联系。

正在这项事情中，咱们通过两个枢纽新身手来处置这些题目：增量k-d树和直接配准点。更整体地说，咱们的功劳如下：1）咱们开垦增量 k-d 树数据机闭ikd-树，以有用示意大型麇集点云图。除了高效的比来邻探索，新的数据机闭接济增量舆图更新（即点插入、树上的下采样，点删除）和以最小的揣度本钱进活动态平均。这些个性使 ikd-树格外适合操纵于激光雷达里程计和修图，杀青了100 Hz 里程计和正在揣度受限平台的修图，比方基于 Intel i7 的微型无人机板载揣度机和以至于 ARM 的解决器。Ikd-树数据机闭用具箱依然正在 Github上开源。2) 因为正在ikd-树上揣度出力的提升， 咱们直接将原始点配准到舆图上，这使得帧间配准尽管是正在猛烈的运动和格外庞杂的处境中也确切牢靠。咱们称这种基于原始点的配准伎俩为直接法，类比于视觉SLAM[21]。去除手动特点提取使体系自然合用于差别的激光雷达传感器；3）咱们将这两个枢纽身手整合到咱们比来开垦的一个齐备紧耦合的激光雷达惯性里程计体系 FAST-LIO [22]。该体系通过运用 IMU的庄重反向传布来改良每个点的运动并通过流形迭代卡尔曼滤波器猜度体系的全盘形态量。为了进一步加快揣度，一种新的揣度卡尔曼增益的数学等价公式被用于消重揣度繁杂度形态的维度（而非丈量量）。新体系被称为 FAST-LIO2 而且正在Github上是开源的；4）咱们展开各式试验去评估 ikd-tree有用性、直接点配准法和总共体系。正在18个差别巨细的序列上的实习证据，ikd-Tree相对付现有的动态数据机闭（八叉树、R*-tree、nanoflann k-d 树）正在激光雷达里程计和舆图的操纵中杀青了卓异的本能。正在19个来自差别激光雷达数据集的序列上细致的基准比照证据FAST-LIO2永远能坚持更高切实切度，但具有比其他最先辈激光惯性导航体系的揣度负载低得众。咱们最终揭示FAST-LIO2正在挑拨由具有格外小的视场角的新兴固态激光雷达收罗切实切天下数据，席卷猛烈运动（如盘旋速率 高达1000度/秒）和机闭较少的处境中。

其余作品结构如下：正在第Ⅱ章，咱们磋议了干系靠山的推敲事情。咱们辞别正在章节Ⅲ，Ⅳ和Ⅴ给出概述体系流程和每个枢纽局限的细节。第Ⅵ章中揭示正在绽放数据集上的比照。正在第Ⅶ章揭示实践实习。最终是正在第Ⅷ章的结论。

3D激光雷达SLAM的现有事情凡是承受了正在[23]中提出的LOAM机闭。它由三个首要局限构成：特点提取、里程计和修图。为了裁减揣度量，新的一帧点云最先被基于限度光滑度的特点点（即边安宁面）提取模块加工解决。然后，里程计模块（帧间）完婚来自贯串两帧点云的特点点，取得大意但及时（如10Hz）的激光雷达神情里程计。通过里程计，众帧点云组合成一个扫描，然后该扫描被配准并团结到全体舆图（即，修图）。正在此历程中，舆图点被用于构修一个k-d树，这使得一个格外有用的k近邻探索(kNN探索)成为大概。然后，LOAM通过迭代比来点(ICP)[24]–[26]伎俩杀青点云配准，整体为：正在个中每次迭代中，正在主意点云的少许线或面上选用几个和原点云比来的点来杀青ICP的配准。为了消重k-d树制造的时分本钱，算法以章程的阔别率对舆图点举办下采样。优化的修图历程凡是以低得众的速度(1-2Hz)举办。

后续的激光雷达里程计事情坚持了一个相同于LOAM的框架。比方，Lego-LOAM [27]引入了一种裁减揣度量的地面点分裂伎俩以及裁减长远漂移的回环模块。另外，LOAM-Livox[16]将LOAM合用于新兴的固态激光雷达。为了解决小视场角和非反复扫描的题目，即从贯串两帧点云中提取的特点点险些没有对应联系，LOAM-Livox通过直接将新的一帧点云直接配准到全体舆图中来取得的里程计。这种直接将一帧点云配准到舆图的伎俩提升了里程计的精度，但价值是正在每一步构修中更新舆图点的k-d树的揣度量增众。

IMU能够通过供给ICP恳求的优异的初始位姿来明显提升激光雷达里程计的精度和鲁棒性。另外，高频率的IMU丈量数据能够有用地赔偿激光点云帧中的运动失线]是一种松耦合的激光雷达惯性SLAM伎俩，它保存了LOAM中的帧间配准伎俩（scan-to-scan registration），并正在里程计中引入了可观测性反省以消重点数，从而俭省揣度量。更众的紧耦合的激光雷达惯性统一事情[17,29]–[31]正在由固定命目的比来的激光点云帧（或枢纽帧）构成的正在小尺寸限度舆图中推行里程计。与帧间配准的伎俩比拟，帧到限度舆图的配准凡是因运用更众比来的消息而加倍确切。更整体地说，LIOM[29]提出了一种紧耦合激光雷达惯性统一伎俩，它正在里程计中引入了IMU预积分。LILIOM[17]开垦了一种新的特点提取伎俩对付非反复扫描的激光雷达，并正在一个由20帧激光点云构成的小舆图中推行帧间配准以取得里程计。LIO-SAM[30]的里程计必要一个9轴IMU来发生神情丈量，这个丈量量是正在一个小的限度舆图中举办帧间配准的条件。LINS[31]将紧耦合迭代卡尔曼滤波器和机械人核心公式引入到里程计中的激光雷达神情优化当中。由于上述工行动了获取及时的本能凡是构修小的限度舆图，以是里程计漂移地很疾，必要举办低速度的修图历程，比方修图细化（LINS[31]），滑动窗口闭节优化（LILI-OM[17]和LIOM[29]）和 因子图优化[32]（LIO-SAM[30]）。与上述伎俩比拟，FAST-LIO[22]引入了一种局面化的反向传布，它精准琢磨一帧点云中的每一个点的采样时分，并通过IMU丈量值驱动的庄重运动学模子对运动畸变举办赔偿。另外，它还采用新的卡尔曼增益公式将揣度繁杂度从丈量维度消重到形态维度。这个新公式正在数学上被说明等价于守旧的公式，但揣度量裁减了好几个数目级。揣度的出力明显提升答允正在里程计中举办直接并及时的一帧点云到舆图的配准，并正在每一步中更新舆图（即修图）。它运用一起比来几帧点云中的点举办实时修图，这担保了里程计的精度。然而，为了防卫构修舆图的k-d树的时分越来越长，体系只可正在小型处境中事情（比方，数百米）。

FAST-LIO2树立正在FAST-LIO[22]的本原上，于是承受了紧耦合的统一框架，特别是愚弄反向传布处置运动失真与愚弄疾捷卡尔曼增益揣度提升出力。为了体系地处置揣度量伸长的题目，咱们提出了一种新的数据机闭ikd-树，它接济正在每一步中更新增量舆图和高效的kNN搜索。受益于揣度量的明显裁减，里程计是通过将原始激光雷达点直接配准到舆图上来推行的，从而提升了里程计和舆图绘制切实切性和鲁棒性，特别是当新的一帧点云中没有非常特点时（比方，因为小视场和/或无机闭处境)。与上述均运用特点点的紧耦合激光雷达惯性伎俩比拟，咱们的伎俩加倍轻量级，并可提升修图频率和里程计的精准性，而且无需为特点提取举办参数调节。

正在咱们的事情中直接注册原始点的念法依然正在LION [28]中举办了寻觅，然而，如上所述，LION是一种松散耦合的伎俩。这个念法也很相同于[26]中提出的广义ICP（G-ICP），正在个中，一个点被注册到舆图中的小限度平面。这最终假设处境是光滑的，于是能够被视为限度平面。然而，广义ICP的揣度量凡是较大[33]。其他基于正态散布变换（NDT）[34]–[36]的事情也注册原始点，但NDT与ICP比拟，有着更低的安定性，正在某些场景中大概会失效 [36]。

为了实实际时修图，必要一个动态数据机闭来接济增量更新和高效的kNN探索。凡是，kNN探索题目能够通过为数据点树立空间索引来处置，整体能够分为两类：数据分裂和空间分裂。一个家喻户晓的数据分裂的实例是 R-树 [37]，它基于空间中的数据亲切度将数据聚类成潜正在的重叠轴对齐立方体。各式R树遵照线性、二次和指数繁杂性分裂节点，一起这些树都接济比来邻探索和点式更新（插入，删除，和从新插入）。另外，R-树还接济正在给定探索区域或满意给定条款下举办探索主意数据点。R-树的另一个版本是-树，它的本能优于从来的数[38]。-树按最小重叠尺度举办插入，并对节点分裂算法操纵强制重插入规矩。

八叉树[39]和k维树（k-d树）[40]是两种家喻户晓的数据机闭，用于分裂kNN探索的空间。八叉树通过递归地将空间分成八个轴对齐的立方体来结构三维点云。当立方体为空或满意遏制法规（比方，最小阔别率或最小点数目）时，立方体的分裂遏制。当举办进一步细分时，借使须要的话，新点将被插入到八叉树上的叶节点。八叉树接济kNN探索和框式探索，后者返回给定轴对齐长方体中的数据点。

k-d树是一种二叉树，其节点示意一个轴对齐的超平面，将空间分裂为两局限。正在尺度构制法规中，分裂节点被拣选为沿着最长维度的中央点，以杀青紧凑的空间分裂[41]。正在琢磨修图中低维和存储正在主存上的数据个性时，比拟推敲证据k-d树正在kNN题目中获得了最好的本能[42, 43]。然而，正在 k-d 树中插入新点和删除旧点会消重树的平均性；于是，必要重修以从新平均树。运用k-d 树库的修图伎俩，比方ANN [44]、libnabo[43]和FLANN [45]，齐备从新构修 k-d 树以更新舆图，但这会导致大宗揣度。固然基于硬件的重修k-d树的伎俩依然正在三维图形操纵中取得彻底推敲[46]–[49]，但所提出的伎俩紧张依赖于揣度资源，而这些资源凡是限度于机械人操纵的机载揣度机。Galperin 等人没有齐备重修树，而是提出了一种替罪羊 k-d 树，个中从新构修被局限操纵于不服均的子树，以坚持总共树的松散平均个性[50]。启用增量操作的另一种伎俩是以相同于 [51, 52]的对数伎俩保护一组k-d树，并从新构修一个细心拣选的子集。Bkd-树正在主存储器中保护了一个最大巨细为M的k-d树，正在外部存储器中保护了一组k-d树，个中第i棵树的巨细为[53]。当树满时，算法从到提取点，并插入到第一个空树中。最先辈的nanoflann k-d树愚弄对数机闭举办增量更新，而惰性标签只象征删除的点，而不从树中删除它们(于是俭省内存)[54]。

咱们提出了一种基于替罪k-d树[50]的动态数据机闭，定名为增量k-d树（ikd-树），以实实际时修图。咱们的ikd-Tree接济点式插入和树上的下采样，这是修图中的常睹恳求，而正在将新点插入其他动态数据机闭之前，务必正在外部举办下采样。当必要去除给定形态的法规区域（如长方体）中不须要的点时，现有的R-树和八叉树能够杀青正在给定空间内探索点并逐一删除它们，而平时的k-d树运用半径探索以取得点索引。与这种间接且低效的伎俩比拟，ikd-Tree 通过保护边界消息和惰性标签直接删除给定轴对齐长方体中的点。象征为“已删除”的点将正在重修历程中被删除。另外，纵然正在操纵局限重平均伎俩(比方替罪羊k-d树[50]和纳米树k-d树[54])之后，增量更新是可用的，然而当从新构修大宗点时，运用k-d树的修图伎俩受到间歇性延迟的影响。为了征服这一点，ikd-Tree通过并行重修避免了本身的明显延迟，同时担保了主线程的及时性和确切性。

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