LiDAR Odometry

• 別名: laser odometry, LO
• カテゴリ: State estimation & navigation › Localisation
• タグ: lidar, odometry, slam, state-estimation, point-cloud-registration

連続する LiDAR スキャンを互いに、または局所マップに対してレジストレーションすることでロボットの運動を推定する。ループクロージャで補正しない限り、距離とともにドリフトする。

定義

LiDAR オドメトリ（LiDAR odometry）は、新しいスキャンを毎回それまでのデータと位置合わせすることで、LiDAR センサーとそれを搭載したロボットの運動を推定する。これはオドメトリ（odometry）の一形態であり、車輪オドメトリやビジュアルオドメトリ（visual odometry）と同様に、相対運動を時間とともに積算するため、ドリフトが蓄積する。ビジュアルオドメトリとの違いは入力にあり、カメラ画像ではなく直接の距離測定を使うので、単一のセンサーで計量的なスケールが得られ、照明にもほとんど左右されない。反復最近点（iterative closest point）との違いは範囲にある。ICP は一つのレジストレーションアルゴリズムで、LiDAR オドメトリシステムの内部でよく使われるのに対し、LiDAR オドメトリは前処理、レジストレーション、運動補償、マップ管理からなるパイプライン全体を指す。

主に二つの系統がある。2014 年に Zhang と Singh が発表した LOAM のような特徴量ベースの手法は、各スキャンからエッジ点と平面点を抽出し、局所マップ内の特徴量とマッチングする。密な手法は、点の大部分を、通常は点対平面 ICP や正規分布変換を用いて、直前のスキャンまたはダウンサンプリングした局所マップに対してレジストレーションする。スキャン対マップのレジストレーションは、多数の過去のスキャンから構築した構造に各スキャンを合わせるため、スキャン対スキャンのレジストレーションよりドリフトが小さい。

回転式 LiDAR は 1 回転かけて一つのスキャンを収集するため、センサーが動いているとスキャンが歪む。システムは、等速を仮定する方法、IMU を使う方法、あるいは CT-ICP のように各スキャンの始点と終点に別々の姿勢をもつ連続時間軌道を使う方法で、点のデスキューを行ってこれを補正する。LiDAR オドメトリは、長い廊下、トンネル、開けた野原、平坦な道路など、幾何形状が 6 自由度すべてを拘束しない場所では苦戦する。LiDAR 慣性オドメトリのように IMU と密結合で融合すると、速い運動や短い縮退区間に対処しやすくなり、完全な SLAM システムはループクロージャとポーズグラフ最適化を加えて蓄積したドリフトを取り除く。

重要な理由

LiDAR オドメトリは、多くの自動運転車、移動ロボット、マッピングシステムにとって運動推定の主な情報源であり、カメラが苦手とする屋外や暗所では特にそうである。その精度が、その上に構築されるあらゆる地図と自己位置推定の結果の品質を制約する。

主な用途

• 自動運転車や配送ロボットの自己運動推定
• LiDAR SLAM と 3D マッピングシステムのフロントエンド
• ハンドヘルド型やバックパック型のモバイルマッピング
• 鉱山、トンネル、その他の暗い環境でのナビゲーション
• LiDAR を搭載した脚ロボットやドローンの状態推定

実際の使われ方

あるチームは、建設現場を走行する測量ロボットに回転式 LiDAR と IMU を取り付ける。各スキャンは IMU を使ってデスキューされ、ボクセルグリッドにダウンサンプリングされ、最近のスキャンからなる局所マップに点対平面 ICP でレジストレーションされる。得られた姿勢はスキャンレートでロボットのナビゲーションスタックに入力される。ロボットが何もない長い廊下を走ると、壁が廊下に沿った方向の運動を拘束しないため、位置推定が廊下の軸方向に引き伸ばされるのがわかる。そこでチームは ICP の解に縮退チェックを加え、そうした区間では IMU と車輪オドメトリへの依存を高め、最終的な地図を補正するためにループクロージャをオフラインで実行する。

よくある誤解

• LiDAR オドメトリはドリフトのない大域的な位置を与える — 相対運動を積算するのでドリフトし、長距離の走行にはループクロージャや大域的な参照が必要である
• LiDAR オドメトリは ICP と同じである — ICP はレジストレーションの一ステップにすぎず、オドメトリにはデスキュー、フィルタリング、マップ管理、多くの場合 IMU との融合も含まれる
• LiDAR は距離を直接測るのでどこでも機能する — トンネルや開けた野原のような幾何学的特徴の乏しいシーンでは、拘束されない方向が残る
• 各スキャンは一瞬で撮られたスナップショットである — 回転式 LiDAR は時間をかけて走査するので、センサーが動いていると、補正しない限りスキャンが歪む

知っておくべき人

• SLAM と状態推定のエンジニア
• 自動運転の知覚チーム
• モバイルマッピングと測量の開発者
• 屋外や地下で作業するフィールドロボティクスのエンジニア

関連技術

• LOAM
• KISS-ICP
• CT-ICP
• LiDAR 慣性オドメトリ（Lidar-Inertial Odometry）
• 正規分布変換（Normal Distributions Transform）

関連用語

• Odometry
• Visual Odometry
• Iterative Closest Point
• LIDAR
• Loop Closure
• SLAM

関連プロジェクト

• LingBot-Map: Streaming 3D reconstruction from one camera: pose and depth for every frame, live
• oomwoo: Open-source DIY robot vacuum: 3D-printed, ROS2 + 2D LiDAR, fully local.
• Cartographer: Google's real-time 2D and 3D SLAM system for multi-platform robotics
• FAST-LIVO2: Fast, direct LiDAR-inertial-visual odometry from HKU-MARS, published in IEEE T-RO
• DimOS: Python robotics runtime with agents, SLAM and teleop, no ROS required
• evo: De-facto standard tool for evaluating and plotting odometry/SLAM trajectories

動画

• LiDAR Odometry - 5 Minutes with Cyrill: Cyrill Stachniss