Key points are not available for this paper at this time.
실내 환경에는 평면이 광범위하게 존재합니다. 본 논문은 실내 환경의 랜드마크로 평면을 사용하는 실시간 저드리프트 LiDAR SLAM 시스템을 제시합니다. 우리의 알고리즘은 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다: 위치 추정, 지역 맵핑 및 글로벌 맵핑. 위치 추정 구성 요소는 최신 LiDAR 위치 추정 및 맵핑(LOAM) 프레임워크에서 채택된 스캔-투-스캔 등록이 아닌 실시간 및 글로벌 등록을 수행하여 보다 낮은 충실도의 포즈를 생성합니다. 지역 맵핑 구성 요소는 슬라이딩 윈도우 내에서 키프레임의 포즈와 이러한 키프레임으로 관찰된 평면의 매개변수를 최적화합니다. 글로벌 맵핑 구성 요소는 평면 매개변수와 키프레임 포즈를 함께 정제하는 글로벌 평면 조정(GPA)을 수행합니다. GPA는 장소가 재방문되는 것이 아닌 평면이 재방문될 때 트리거됩니다. 이는 원거리 장소 간의 제약 조건을 설정하고 이전에 방문한 장소로 돌아가지 않고도 드리프트를 수정할 수 있게 합니다. 우리는 세 가지 구성 요소의 비용 함수를 구성하기 위해 점-투-평면 거리를 채택합니다. 비록 이 거리가 실시간 응용 프로그램에 부적합해 보이는 대규모 최소 제곱 문제를 발생시키지만, 우리는 점-투-평면 거리의 특수 구조를 이용하여 발생하는 최소화 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안합니다. 실험 결과는 우리의 알고리즘이 실시간 성능을 달성하고 최신 LiDAR SLAM 알고리즘을 초월함을 보여줍니다.
Zhou et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.