顶刊收录！智行者提出全新基于ivox激光雷达算法-绵羊汽车生活记录

指日，智行者高翔博士携带的定位团队撰写的论文《Faster-LIO: Lightweight Tightly Coupled Lidar-inertial Odometry using Parallel Sparse Incremental Voxels

指日，智行者高翔博士携带的定位团队撰写的论文《Faster-LIO: Lightweight Tightly Coupled Lidar-inertial Odometry using Parallel Sparse Incremental Voxels》被国际公认的主动驾驶周围TOP级期刊IEEE Robotics and Automation Letters收录刊载。

该著作重要对激光雷达算法举行了深切切磋，本文提出了一种基于iVox（incremental voxels）的算法，以敏捷跟踪盘旋的激光雷达-惯性里程计(LIO)手腕固态激光雷达扫描。正在该算法中，智行者定位团队操纵iVox举动点云空间数据布局，即从守旧的体素改正，维持增量插入和并行近似k-NN查问。该算法能够有用的低落点云配准时的耗时，也不会影响LIO的精度体现。

一是卷精度。然而同样传感器做成的数据集梗概来说不会稀有量级上的精度差别，大局限论文都邑说正在某个数据集上获得了百分之几的精度擢升，然而来因比拟形而上学，欠好归因，本质当中也不必然看的出来。

二是卷鲁棒性。鲁棒性倒短长常实正在，别人跑丢了的数据我跑凯旋了，鲁棒性自然就好。只是开源的数据集比拟切实数据来说寥寥可数。开源数据集有十来个数据就显得不错了，本质当中往往是几百几千的车辆和呆板人正在跑，数据集那几个包才哪到哪，能呈现的鲁棒性目标很有限。

三是卷功效。功效也是实打实能看到的。别人算100ms，我算50ms，那功效就实实正在正在地疾了一倍。别人要工控机，我用嵌入式；别人占满CPU，我跑一半的CPU，那所有体例就更通畅丝滑。况且卷功效没那么形而上学，哪哪算的疾了都能够找到来因，和数据集相干也不大。这便是咱们这回采取卷功效的一个由来。

Lidar-inertial odometry (LIO)是SLAM这边卷的还不那么厉害的对象之一。纯Lidar的SLAM仍旧比拟安宁了，几个开源计划（cartographer, Loam系列）跑得也挺顺，固然梗概上要慢极少。只是到了LIO，你会涌现极少奇妙的景象：开源的LIO大局限只可正在本人的数据集上跑，换一个数据集就很容易飞或者挂。前期的计划商酌的东西太少，正在后出的数据集上常常会出题目。近期的计划则相对要安宁极少，但照旧没有纯Lidar计划那么安宁，种种目标也有必然的擢升空间。

本文要道的Faster-LIO是基于FastLIO2开采的。FastLIO2是开源LIO中比拟非凡的一个，前端用了增量的kdtree（ikd-tree），后端用了迭代ESKF（IEKF），流程短，打算疾。Faster-LIO则把ikd-tree交换成了iVox（后文先容），顺带优化了极少代码逻辑，竣工了更疾的LIO。咱们正在类型的32线Hz旁边的打算频率，正在固态雷达中以至能够到达1000-2000Hz，不妨到达FastLIO2的1.5-2倍旁边的速率。当然简直数值和打算平台闭连。读者也能够用本人的平台测试一下Faster-LIO正在你呆板上的体现。

梗概来讲，LIO体例的所有打算流程是比拟固定的：它们从IMU中获得一个粗糙的揣摸，然后把雷达的数据与极少史书数据做配准，结尾用某种状况估打算法举行滤波或者优化。IMU局限的处罚区别不大，以是LIO体例的打算功效重要与点云算法和后端算法闭连，咱们大致分三个方面：

点云迩来邻的数据布局。点云配准的根本题目是打算给定点与史书点云的迩来邻，常常需求依赖极少迩来邻的数据布局。这些数据布局又梗概分为树类的（tree like）和体素类（voxel like）的。广义的，高维的迩来邻题目是一个比拟繁复的题目，但LIO里的迩来邻则是低维的、增量式的题目。于是，像R*树、B* 树等静态的数据布局并不短长常适合LIO。FastLIO2里提出操纵增量式的kdtree来处罚迩来邻，咱们则以为增量的体素更适合LIO体例。

点云残差的打算方法。主动驾驶里广泛倾向不直接操纵点到点的残差，而是操纵点到线或点到面的残差。点到点的残差体例固然简易，但雷达点云和RGBD点云比拟，特别寥落，正在车辆运动流程中不睹得都能打到统一个点，况且点云也往往会被降采样后再举行处罚，以是并不太适合正在主动驾驶中操纵。LOAM系列会打算点云特质，本质当中特质提取要花的时光是不行怠忽的，以至是重要打算局限。

状况估打算法的选型。LIO和VIO中广泛会操纵介于单帧EKF和批量优化之间的计划，比方IEKF、MSCKF、Sliding Window Filter等等。这此中又以IEKF算是最简易有用的一类，既有迭代来保障精度，又不需求像预积分体例那样算一堆雅可比矩阵。

以是如许一看，能进一步发掘的地方重要是LIO的近邻布局。Kd树类布局的上风正在于，能够庄苛地查问K近邻，不会众也不会少；也能够以周围或盒子体例来查问迩来邻（range search/box search）。查问流程中也以树立附加前提比方最大隔断，竣工敏捷的近似迩来邻查找（Aproximate Nearest Neighbor, ANN）。然而守旧的Kd树是不带增量布局的。像ikd-tree这种带增量加点的布局，固然无须一律从新修筑，但也需求花特地的时光去保护这个树的布局。咱们不禁要问：LIO里真的需求庄苛的K近邻查找吗？能不行放宽一点，操纵更简易的布局？

本质上点云配准往往不需求庄苛的K近邻。倘使K近邻找到了一个很远的点，拿这个点过来做点面残差也是不对理的，这局限打算便是无效的。咱们能够让近邻布局自身就具有这种查找周围限度，而kd树纵然带了周围限度，也需求一个节点一个节点地来遍历，这种遍历明晰也是会耗时的。于是咱们来商酌一种基于体素的近邻布局。商酌到点云的寥落性，咱们希冀体素也不妨以寥落的体例存储。体素具备极少自然的所长：一是自然具有K近邻时的周围限度；二是增量修筑的期间不需求特地的操作，删除的期间也很简单；三是迩来邻的周围也可预先界说，思众搜点就众搜点，思疾点就少搜点，丰俭由人；四是很容易并行化或者GPU化。

于是FasterLIO操纵了一种基于寥落体素的近邻布局iVox（incremental voxels）。咱们会涌现这种布局用来做LIO特别适合，能够有用的低落点云配准时的耗时，也不会影响LIO的精度体现。咱们操纵两个版本的iVox：一种是线性的，一种是基于空间填充弧线的（伪希尔伯特空间弧线，pseudo-Hilbert curve, PHC），下面来分析其道理。

iVox由空间中寥落散布的体素构成。每个人素内部能够存正在众个点，体素本身的网格坐标由空间哈希函数照射到哈希键值上，再构成哈希表。

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可睹重要的耗时正在IEKF+ICP的迭代流程。操纵iVox替换iKd-tree时，咱们缩短的也重要是这个流程。UTBM数据集要昭着极少，咱们能够把差不众20ms的IEKF迭代降到5-8ms旁边，所有流程能够从30ms旁边降到10ms旁边，竣工昭着的功效擢升。

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iVox也能够被集成到其他LO或LIO里，然而大局限计划里，迩来邻并不是重要的打算瓶颈，gtsam/ceres什么的耗时比拟迩来邻那可太众了。咱们也测试了把iVox集成到Lego-LOAM里，涌现重要只是省了增量舆图修筑那局限时光，优化方面没什么改观（点少）。以是iVox与FastLIO倒是相性更好极少。本文提出了一种更敏捷的LIO手腕，操纵iVox举动迩来邻计划，正在一致精度目标下能够昭着擢升LIO打算速率。

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