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LIO-EKF: High Frequency LiDAR-Inertial Odometry using Extended Kalman Filters

一、论文摘要

里程计估计是每个需要在未知环境中导航的自主系统的关键要素。在现代移动机器人中,3D LiDAR 惯性系统通常用于执行此任务。通过融合 LiDAR 扫描和 IMU 测量,这些系统可以减少因顺序注册各个 LiDAR 扫描而引起的累积漂移,并提供稳健的姿态估计。尽管有效,激光雷达惯性测距系统需要部署适当的参数调整。在本文中,我们提出了 LIO-EKF,一种基于点对点配准和经典扩展卡尔曼滤波器方案的紧耦合 LiDAR 惯性里程计系统。我们提出了一种自适应数据关联,考虑相对位姿不确定性、地图离散化误差和激光雷达噪声。通过这种方式,我们可以大大减少针对给定类型环境进行调整的参数。实验评估表明,所提出的系统的性能与最先进的激光雷达惯性里程计管道相当,但计算里程计的速度明显更快。

备注:代码基于EKF,相比其他开源代码,结构简单,计算量小。

二、代码连接

代码下载连接:

YibinWu/LIO-EKF: Maybe the simplest LiDAR-inertial odometry that one can have. (github.com)

编译步骤:

  • cd ~/catkin_ws/src
  • git clone git@github.com:YibinWu/LIO-EKF.git
  • cd ../
  • catkin_make
  • source ~/catkin_ws/devel/setup.bash

运行步骤:

Replace the path to the rosbag (bagfile) in the launch files with your own path.

  • roslaunch lio_ekf urbanNav20210517.launch 
  • roslaunch lio_ekf street_01.launch
  • roslaunch lio_ekf short_exp.launch 

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