扫描不合适是在高旋转和翻译速度的高动态环境中发光镜镜的关键模块。现有的研究线主要集中在一个通道上，这意味着在整个LIDAR-MIMU绕线管道中，每个点的不合时件仅进行一次。在本文中，我们提出了一个基于优化的紧密耦合激光胶-IMU的探光仪，以解决迭代点级的不合适。通过将LIDAR和IMU测量结果得出的成本共同最大程度地减少，我们的LIDAR-IMU检射法在高动态环境中的性能更加准确和健壮。此外，方法字符通过限制参数数量来良好的计算效率。

对于大多数LIDAR惯性进程，精确的初始状态，包括LiDAR和6轴IMU之间的时间偏移和外部转换，起着重要作用，通常被视为先决条件。但是，这种信息可能不会始终在定制的激光惯性系统中获得。在本文中，我们提出了liinit：一个完整​​的实时激光惯性系统初始化过程，该过程校准了激光雷达和imus之间的时间偏移和外部参数，以及通过对齐从激光雷达估计的状态来校准重力矢量和IMU偏置通过IMU测量的测量。我们将提出的方法实现为初始化模块，如果启用了，该模块会自动检测到收集的数据的激发程度并校准，即直接偏移，外部偏移，外部，重力向量和IMU偏置，然后是这样的。用作实时激光惯性射测系统的高质量初始状态值。用不同类型的LIDAR和LIDAR惯性组合进行的实验表明我们初始化方法的鲁棒性，适应性和效率。我们的LIDAR惯性初始化过程LIINIT和测试数据的实现在GitHub上开源，并集成到最先进的激光辐射射击轨道测定系统FastLiO2中。

敏捷飞行或穿越不规则地形的激进运动会导致激光扫描中的运动失真，从而降低状态估计和映射。存在一些减轻这种效果的方法，但是对于资源受限的移动机器人来说，它们仍然太简单或计算成本高。为此，本文介绍了直接的激光惯性进程（DLIO），这是一种轻巧的激光惯性射击算法，采用新的粗到精细方法来构建连续的时间轨迹进行精确运动校正。我们方法的关键在于构建一组分析方程，这些方程仅通过时间来参数化，从而实现快速和可行的点。此方法之所以可行，仅仅是因为我们新颖的非线性几何观察者具有强大的收敛性能，该观察者提供了可证明正确的状态估计值来初始化敏感的IMU整合步骤。此外，通过同时执行运动校正和前期，并直接将每次扫描注册到地图并绕过扫描到扫描，DLIO的凝结体系结构在计算上的计算效率比当前最新的ART高20％精度提高12％。我们通过多种公共基准和自收集的数据集进行了广泛的测试，证明了DLIO的出色本地化精度，地图质量和较低的计算开销，与四种最先进的算法相比。

我们提出了一种准确而坚固的多模态传感器融合框架，Metroloc，朝着最极端的场景之一，大规模地铁车辆本地化和映射。 Metroloc在以IMU为中心的状态估计器上构建，以较轻耦合的方法紧密地耦合光检测和测距（LIDAR），视觉和惯性信息。所提出的框架由三个子模块组成：IMU Odometry，LiDar - 惯性内径术（LIO）和视觉惯性内径（VIO）。 IMU被视为主要传感器，从LIO和VIO实现了从LIO和VIO的观察，以限制加速度计和陀螺仪偏差。与以前的点LIO方法相比，我们的方法通过将线路和平面特征引入运动估计来利用更多几何信息。 VIO还通过使用两条线和点来利用环境结构信息。我们所提出的方法在具有维护车辆的长期地铁环境中广泛测试。实验结果表明，该系统比使用实时性能的最先进的方法更准确和强大。此外，我们开发了一系列虚拟现实（VR）应用，以实现高效，经济，互动的轨道车辆状态和轨道基础设施监控，已经部署到室外测试铁路。

We propose a framework for tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping, LIO-SAM, that achieves highly accurate, real-time mobile robot trajectory estimation and map-building. LIO-SAM formulates lidar-inertial odometry atop a factor graph, allowing a multitude of relative and absolute measurements, including loop closures, to be incorporated from different sources as factors into the system. The estimated motion from inertial measurement unit (IMU) pre-integration de-skews point clouds and produces an initial guess for lidar odometry optimization. The obtained lidar odometry solution is used to estimate the bias of the IMU. To ensure high performance in real-time, we marginalize old lidar scans for pose optimization, rather than matching lidar scans to a global map. Scan-matching at a local scale instead of a global scale significantly improves the real-time performance of the system, as does the selective introduction of keyframes, and an efficient sliding window approach that registers a new keyframe to a fixed-size set of prior "sub-keyframes." The proposed method is extensively evaluated on datasets gathered from three platforms over various scales and environments.

我们在本文中介绍Raillomer，实现实时准确和鲁棒的内径测量和轨道车辆的测绘。 Raillomer从两个Lidars，IMU，火车车程和全球导航卫星系统（GNSS）接收器接收测量。作为前端，来自IMU / Royomer缩放组的估计动作De-Skews DeSoised Point云并为框架到框架激光轨道测量产生初始猜测。作为后端，配制了基于滑动窗口的因子图以共同优化多模态信息。另外，我们利用来自提取的轨道轨道和结构外观描述符的平面约束，以进一步改善对重复结构的系统鲁棒性。为了确保全局常见和更少的模糊映射结果，我们开发了一种两级映射方法，首先以本地刻度执行扫描到地图，然后利用GNSS信息来注册模块。该方法在聚集的数据集上广泛评估了多次范围内的数据集，并且表明Raillomer即使在大或退化的环境中也能提供排入量级定位精度。我们还将Raillomer集成到互动列车状态和铁路监控系统原型设计中，已经部署到实验货量交通铁路。

We propose a real-time method for odometry and mapping using range measurements from a 2-axis lidar moving in 6-DOF. The problem is hard because the range measurements are received at different times, and errors in motion estimation can cause mis-registration of the resulting point cloud. To date, coherent 3D maps can be built by off-line batch methods, often using loop closure to correct for drift over time. Our method achieves both low-drift and low-computational complexity without the need for high accuracy ranging or inertial measurements.The key idea in obtaining this level of performance is the division of the complex problem of simultaneous localization and mapping, which seeks to optimize a large number of variables simultaneously, by two algorithms. One algorithm performs odometry at a high frequency but low fidelity to estimate velocity of the lidar. Another algorithm runs at a frequency of an order of magnitude lower for fine matching and registration of the point cloud. Combination of the two algorithms allows the method to map in real-time. The method has been evaluated by a large set of experiments as well as on the KITTI odometry benchmark. The results indicate that the method can achieve accuracy at the level of state of the art offline batch methods.

固态激光雷达比传统的机械多线旋转倍增痛更紧凑，更便宜，这些旋转痛苦在最近在自主驾驶中变得越来越流行。但是，对于这些新的激光雷达传感器，包括严重的运动扭曲，较小的视野和稀疏点云存在一些挑战，这阻碍了它们被广泛用于激光雷达的探测仪。为了解决这些问题，我们为基于Risley Prism基于非重复扫描模式的基于Risley Prism的LIDAR提供了有效的连续时间激光射（ECTLO）方法。为了说明嘈杂的数据，将基于滤波器的平面高斯混合物模型用于强大的注册。此外，采用了仅开激光的连续运动模型来缓解不可避免的扭曲。为了促进隐式数据关联并行，我们将所有MAP点保持在单个范围图像中。使用具有不同扫描模式的固态激光雷达对各种测试床进行了广泛的实验，其有前途的结果证明了我们提出的方法的功效。

同时定位和映射（SLAM）被认为是智能车辆和移动机器人的重要功能。但是，当前的大多数LiDAR SLAM方法都是基于静态环境的假设。因此，在具有多个移动对象的动态环境中的本地化实际上是不可靠的。本文提出了一个动态的SLAM框架RF-LIO，该框架在LIO-SAM上构建，该框架添加了自适应多分辨率范围图像，并使用紧密耦合的LIDAR惯性探测器首先删除移动对象，然后将激光镜扫描与子束相匹配。因此，即使在高动态环境中，它也可以获得准确的姿势。在自收集的数据集和Open UrbanLoco数据集上评估了提出的RF-LIO。高动态环境中的实验结果表明，与壤土和LIO-SAM相比，所提出的RF-LIO的绝对轨迹精度分别可以提高90％和70％。 RF-LIO是高动态环境中最先进的大满贯系统之一。

Accurate and consistent vehicle localization in urban areas is challenging due to the large-scale and complicated environments. In this paper, we propose onlineFGO, a novel time-centric graph-optimization-based localization method that fuses multiple sensor measurements with the continuous-time trajectory representation for vehicle localization tasks. We generalize the graph construction independent of any spatial sensor measurements by creating the states deterministically on time. As the trajectory representation in continuous-time enables querying states at arbitrary times, incoming sensor measurements can be factorized on the graph without requiring state alignment. We integrate different GNSS observations: pseudorange, deltarange, and time-differenced carrier phase (TDCP) to ensure global reference and fuse the relative motion from a LiDAR-odometry to improve the localization consistency while GNSS observations are not available. Experiments on general performance, effects of different factors, and hyper-parameter settings are conducted in a real-world measurement campaign in Aachen city that contains different urban scenarios. Our results show an average 2D error of 0.99m and consistent state estimation in urban scenarios.

精确和实时轨道车辆本地化以及铁路环境监测对于铁路安全至关重要。在这封信中，我们提出了一种基于多激光器的同时定位和映射（SLAM）系统，用于铁路应用。我们的方法从测量开始预处理，以便去噪并同步多个LIDAR输入。根据LIDAR放置使用不同的帧到框架注册方法。此外，我们利用来自提取的轨道轨道的平面约束来提高系统精度。本地地图进一步与利用绝对位置测量的全局地图对齐。考虑到不可避免的金属磨损和螺杆松动，在手术期间唤醒了在线外在细化。在收集3000公里的数据集上广泛验证了所提出的方法。结果表明，所提出的系统与大规模环境的有效映射一起实现了精确且稳健的本地化。我们的系统已应用于运费交通铁路以监控任务。

在本文中，我们介绍了全球导航卫星系统（GNSS）辅助激光乐队 - 视觉惯性方案RAILTOMER-V，用于准确且坚固的铁路车辆本地化和映射。 Raillomer-V在因子图上制定，由两个子系统组成：辅助LiDar惯性系统（OLIS）和距离的内径综合视觉惯性系统（OVI）。两个子系统都利用了铁路上的典型几何结构。提取的轨道轨道的平面约束用于补充OLI中的旋转和垂直误差。此外，线特征和消失点被利用以限制卵巢中的旋转漂移。拟议的框架在800公里的数据集中广泛评估，聚集在一年以上的一般速度和高速铁路，日夜。利用各个传感器的所有测量的紧密耦合集成，我们的框架准确到了长期的任务，并且足够强大地避免了退行的情景（铁路隧道）。此外，可以使用车载计算机实现实时性能。

感知性挑战性环境中的现场机器人需要快速准确的状态估计，但现代LIDAR传感器迅速压倒电流算法算法。为此，本文介绍了一种轻质前端激光乐曲线液，具有一致和准确的本地化，用于计算限制的机器人平台。我们的直接激光探针内径（DLO）方法包括多个关键算法创新，该创新优先考虑计算效率并实现密集，最小预处理的点云，以实时提供准确的姿态估计。这是通过一种新型密钥帧系统来实现的，该系统还有效地管理历史地图信息，除了用于数据结构回收的快速点云登记的自定义迭代最近的点求解器之外。我们的方法更准确地具有比当前最先进的计算开销更准确，并且在空中和腿机器人的几个感知性挑战环境中广泛地评估了作为美国国家航空航天委员会队队的一部分是美国国家航空航天委员会的一部分的感知挑战性的环境，这是DARPA地铁的研究和开发工作的一部分挑战。

A monocular visual-inertial system (VINS), consisting of a camera and a low-cost inertial measurement unit (IMU), forms the minimum sensor suite for metric six degreesof-freedom (DOF) state estimation. However, the lack of direct distance measurement poses significant challenges in terms of IMU processing, estimator initialization, extrinsic calibration, and nonlinear optimization. In this work, we present VINS-Mono: a robust and versatile monocular visual-inertial state estimator. Our approach starts with a robust procedure for estimator initialization and failure recovery. A tightly-coupled, nonlinear optimization-based method is used to obtain high accuracy visual-inertial odometry by fusing pre-integrated IMU measurements and feature observations. A loop detection module, in combination with our tightly-coupled formulation, enables relocalization with minimum computation overhead. We additionally perform four degrees-of-freedom pose graph optimization to enforce global consistency. We validate the performance of our system on public datasets and real-world experiments and compare against other state-of-the-art algorithms. We also perform onboard closed-loop autonomous flight on the MAV platform and port the algorithm to an iOS-based demonstration. We highlight that the proposed work is a reliable, complete, and versatile system that is applicable for different applications that require high accuracy localization. We open source our implementations for both PCs 1 and iOS mobile devices 2 .

最近，多传感器融合已在自动化领域取得了重大进展，以提高导航和位置性能。作为融合算法的先决条件，对多传感器的外部校准的需求正在增长。为了计算外部参数，许多研究专门用于两步法，该方法将各个校准成对整合。由于失去了所有传感器的约束，因此效率低下且无效。关于减轻此负担，本文中提出了一种基于优化的IMU/LIDAR/摄像机共校准方法。首先，分别进行了IMU/相机和IMU/LIDAR在线校准。然后，棋盘中的角和表面特征点与粗糙的结果相关联，并构建了相机/LIDAR约束。最后，构建共校准优化以完善所有外部参数。我们评估了拟议方案在仿真中的性能，结果表明我们所提出的方法优于两步方法。

我们提出了一种雷达惯性内径测量的方法，其使用连续时间框架来熔断来自多个汽车雷达的熔丝测量和惯性测量单元（IMU）。不利的天气条件对雷达传感器的操作性能不同，与相机和激光器传感器不同，对雷达传感器的操作性能没有显着影响。雷达在这种情况下的鲁棒性和乘客车辆雷达的普遍普遍激励我们来看看雷达用于自我运动估计。连续时间轨迹表示不仅应用于实现异构和异步多传感器融合的框架，还应用于通过能够计算封闭形式的姿势及其衍生物来实现高效优化，并且在任何特定时间沿着弹道。我们将我们的连续时间估计与来自离散时间雷达 - 惯性内径型方法的方法进行比较，并表明我们的连续时间方法优于离散时间方法。据我们所知，这是第一次将连续时间框架应用于雷达惯性内径术。

Accurate and robust extrinsic calibration is necessary for deploying autonomous systems which need multiple sensors for perception. In this paper, we present a robust system for real-time extrinsic calibration of multiple lidars in vehicle base frame without the need for any fiducial markers or features. We base our approach on matching absolute GNSS and estimated lidar poses in real-time. Comparing rotation components allows us to improve the robustness of the solution than traditional least-square approach comparing translation components only. Additionally, instead of comparing all corresponding poses, we select poses comprising maximum mutual information based on our novel observability criteria. This allows us to identify a subset of the poses helpful for real-time calibration. We also provide stopping criteria for ensuring calibration completion. To validate our approach extensive tests were carried out on data collected using Scania test vehicles (7 sequences for a total of ~ 6.5 Km). The results presented in this paper show that our approach is able to accurately determine the extrinsic calibration for various combinations of sensor setups.

激光射道是激光雷达同时定位和映射（SLAM）的重要部分之一。但是，现有的LiDAR探光法倾向于将新的扫描与以前的固定置扫描相匹配，并逐渐累积错误。此外，作为一种有效的关节优化机制，由于大规模全球地标的密集计算，捆绑捆绑调整（BA）不能直接引入实时探光仪。因此，这封信设计了一种新策略，称为LINDAR SLAM中的捆绑调节探针仪（LMBAO）的具有里程碑意义的地图，以解决这些问题。首先，通过主动地标维护策略进一步开发了基于BA的进程法，以进行更准确的本地注册并避免累积错误。具体来说，本文将整个稳定地标在地图上保存，而不仅仅是在滑动窗口中的特征点，并根据其主动等级删除地标。接下来，减小滑动窗口长度，并执行边缘化以保留窗口外的扫描，但对应于地图上的活动地标，从而大大简化了计算并改善了实时属性。此外，在三个具有挑战性的数据集上进行的实验表明，我们的算法在户外驾驶中实现了实时性能，并且超过了最先进的激光雷达大满贯算法，包括乐高乐园和VLOM。

移动代理在环境中本地化的能力是对新兴应用程序的基本需求，例如自动驾驶等。许多基于多个传感器的现有方法仍然遭受漂移的影响。我们提出了一个融合图像映射的方案，并从图像中消失了点，该方案可以建立仅在旋转上受到约束的能量项，称为方向投影误差。然后，我们将这些方向先验嵌入到视觉范围内的大满贯系统中，该系统在后端以紧密耦合的方式集成了相机和激光雷达测量。具体而言，我们的方法会生成视觉再投影误差，并指向扫描约束的隐式移动最小平方（IML）表面，并在全局优化时共同求解它们以及方向投影误差。Kitti，Kitti-360和Oxford Radar Robotcar上的实验表明，与先前的MAP相比，我们实现了较低的定位误差或绝对姿势误差（APE），这证实了我们的方法有效。

本文提出了一种有效的概率自适应体素映射方法，用于激光雷达的探光法。该地图是体素的集合；每个都包含一个平面（或边缘）功能，该特征可以实现环境的概率表示以及新的LIDAR扫描的准确配置。我们进一步分析了对粗到1的体素映射的需求，然后使用哈希表和动手组织的新型体素图来有效地构建和更新地图。我们将提出的体素图应用于迭代的扩展卡尔曼滤波器，并为姿势估计构建最大后验概率问题。与其他最先进的方法相比，开放Kitti数据集的实验显示了我们方法的高精度和效率。在具有非重复扫描激光雷达的非结构化环境上进行的室外实验进一步验证了我们的映射方法对不同环境和LIDAR扫描模式的适应性。我们的代码和数据集在GitHub上开源