电子科技大学开源VoxelMap++：用于在线LiDAR（惯性）测距的可合并体素

#论文# #开源# arxiv 2023| 电子科技大学开源VoxelMap++：用于在线LiDAR（惯性）测距的可合并体素建图方法 【VoxelMap++: Mergeable Voxel Mapping Method for Online LiDAR(-inertial) Odometry】 演示视频：

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开源代码：Page not found · GitHub · GitHub Public 文章链接：http://arxiv.org/abs/2308.02799 本文介绍了VoxelMap++：一种带有平面合并功能的体素建图方法，可以有效提高基于LiDAR（惯性）的同时定位与建图（SLAM）的准确性和效率。该地图是一个包含一个平面特征的体素集合，具有3自由度的表示和相应的协方差估计。考虑到总地图将包含大量的共面特征（子平面），这些子平面的3自由度估计可以被视为具有较大平面（父平面）的协方差的测量。 因此，我们设计了一个基于并查集的平面合并模块，可以节省资源并进一步提高平面拟合的准确性。该模块可以区分不同体素中的子平面，并合并这些子平面以估计父平面。合并后，父平面的3自由度表示将比子平面更准确，不确定性将显著降低，进一步提高LiDAR（惯性）测距的性能。在具有挑战性的环境中进行的实验，如走廊和森林，与其他最先进的方法相比，展示了我们方法的高准确性和高效性。