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FAST-LIO2: 快速直接的激光雷達(dá)-慣性里程計(jì)

2021-09-12 21:53:49·  來源：同濟(jì)智能汽車研究所  
　
 
3 系統(tǒng)總覽
FAST-LIO2的流程圖如圖1所示。順序采樣的激光雷達(dá)原始點(diǎn)首先在10ms（對(duì)于100Hz更新）和100ms（對(duì)于10Hz更新）之間的時(shí)間段內(nèi)累積。累積的點(diǎn)云稱為一幀點(diǎn)云。為了執(zhí)行狀態(tài)估計(jì)，新的一幀點(diǎn)云中的點(diǎn)和地圖點(diǎn)配準(zhǔn)（即里程計(jì)），其中地圖點(diǎn)通過緊耦合的迭代卡爾曼濾波器框架（紅色大虛線塊，參見第四章）保存在一個(gè)大型局部地圖中。大型局部地圖中的全局地圖點(diǎn)由增量k-d樹結(jié)構(gòu)ikd-Tree（藍(lán)色大虛線塊，參見第五章）組織。如果當(dāng)前激光雷達(dá)視場角范圍越過地圖邊界，則距離激光雷達(dá)姿態(tài)最遠(yuǎn)的地圖區(qū)域中的歷史點(diǎn)將從 ikd-Tree中被刪除。因此，ikd-Tree以一定長度(本文中稱為“地圖大小”)跟蹤大立方體區(qū)域中的所有地圖點(diǎn)，并用于計(jì)算狀態(tài)估計(jì)模塊中的殘差。優(yōu)化后的位姿最終將新的一幀點(diǎn)云中的點(diǎn)配準(zhǔn)到全局坐標(biāo)系中，并把通過以里程計(jì)的速率插入ikd-Tree的方式，將新的一幀點(diǎn)云中的點(diǎn)合并到地圖中（即建圖）。
 
圖1 FAST-LIO2系統(tǒng)的總覽
4 狀態(tài)估計(jì)
FAST-LIO2的狀態(tài)估計(jì)繼承自 FAST-LIO [22] 的緊耦合迭代卡爾曼濾波器，但進(jìn)一步結(jié)合了 LiDAR-IMU 外部參數(shù)的在線校準(zhǔn)。在這里，我們簡要解釋了過濾器的基本公式和工作流程，并請(qǐng)讀者參閱 [22]以了解更多詳細(xì)信息。
A.運(yùn)動(dòng)學(xué)模型
我們首先推導(dǎo)出系統(tǒng)模型，它由一個(gè)狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型和測(cè)量模型成。
1) 狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型
取第一個(gè)IMU坐標(biāo)系（記為I）作為全局坐標(biāo)系（表示為G）并記
為激光雷達(dá)和IMU之間未知的外參，運(yùn)動(dòng)模型是：
 
其中
表示IMU在全局坐標(biāo)系中的位置和姿態(tài)，Gg是全局坐標(biāo)系中的重力矢量，am和ωm是IMU測(cè)量值，na和nω表示am和ωm的測(cè)量噪聲，ba和bw是建模為由nba和nbw驅(qū)動(dòng)的隨機(jī)游走過程的IMU偏差，符號(hào)
表示向量
的斜對(duì)稱叉積矩陣。
i表示IMU測(cè)量值的索引。基于[22]中定義的
操作，連續(xù)運(yùn)動(dòng)學(xué)模型（1）可在IMU采樣周期?t進(jìn)行離散化[55]：
 
 
其中函數(shù) f、狀態(tài) x、輸入 u 和噪聲 w 定義如下：
 
 
2）測(cè)量模型：激光雷達(dá)通常逐個(gè)地采樣點(diǎn)。因此，當(dāng)激光雷達(dá)進(jìn)行連續(xù)運(yùn)動(dòng)時(shí)，會(huì)在不同的姿態(tài)下采樣得到點(diǎn)。為了糾正這種掃描中的運(yùn)動(dòng)，我們采用了[22]中提出的反向傳播，該反向傳播基于慣性測(cè)量單元的測(cè)量，估計(jì)一幀點(diǎn)云中每個(gè)點(diǎn)相對(duì)于一幀點(diǎn)云結(jié)束時(shí)姿態(tài)的激光雷達(dá)姿態(tài)。估計(jì)的相對(duì)位姿使我們能夠根據(jù)一幀點(diǎn)云中每個(gè)單獨(dú)點(diǎn)的精確采樣時(shí)間，將所有點(diǎn)投影到掃描結(jié)束時(shí)間。因此，可以將一幀點(diǎn)云中的點(diǎn)視為在掃描結(jié)束時(shí)間時(shí)同時(shí)采樣得到的。
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