Representación local de múltiples resoluciones para la estimación y mapeo de movimiento en 6D con un escáner láser 3D de rotación continua

Los vehículos aéreos micro (MAV) presentan un desafío en el diseño de sistemas sensoriales y algoritmos debido a sus limitaciones de tamaño y peso y a su poder computacional limitado. Presentamos un mapa 3D de múltiples resoluciones eficiente que utilizamos para agregar mediciones de un escáner láser ligero de rotación continua. Estimamos el movimiento del robot mediante odometría visual y registro de escaneos, alineando escaneos 3D consecutivos con un mapa construido de forma incremental. Al utilizar una resolución múltiple local, ganamos eficiencia computacional al tener una alta resolución en la cercanía del robot y una resolución más baja a medida que aumenta la distancia, lo que se correlaciona con las características del sensor en precisión de distancia relativa y densidad de medición. En comparación con las cuadrículas uniformes, la resolución múltiple local conduce a utilizar menos celdas de cuadrícula sin perder información y, en consecuencia, resulta en costos computacionales más bajos. Registramos de manera eficiente y precisa nuevos escaneos 3D con el mapa para estimar el movimiento del MAV y actualizar el mapa en vuelo. En los experimentos, demostramos una superioridad en precisión y eficiencia de nuestro enfoque de registro en comparación con métodos de última generación como GICP. Nuestro enfoque construye un mapa de obstáculos 3D preciso y estima la trayectoria del vehículo en tiempo real.