#論文##開源# RAL 2023|浙大、慕尼黑工業(yè)大學開源Coco-LIC：基于非均勻B樣條的連續(xù)時間緊耦合LiDAR-慣性-相機里程計 【Coco-LIC: Continuous-Time Tightly-Coupled LiDAR-Inertial-Camera Odometry using Non-Uniform B-spline】 文章鏈接：http://arxiv.org/abs/2309.09808 開源代碼：GitHub - APRIL-ZJU/Coco-LIC: Coco-LIC: Continuous-... 在本文中，我們提出了一種有效的連續(xù)時間LiDAR -慣性相機里程計，利用非均勻B樣條將LiDAR、IMU和相機的測量值緊密耦合。與基于均勻B樣條的連續(xù)時間方法相比，我們的非均勻B樣條方法在實現(xiàn)實時高效和高精度方面具有顯著優(yōu)勢。這是通過動態(tài)和自適應地放置控制點來實現(xiàn)的，同時考慮了運動的變化動態(tài)。 為了能夠在較短的滑窗優(yōu)化時間內實現(xiàn)異構LiDAR - Inertial - Camera數(shù)據(jù)的有效融合，我們利用全球LiDAR地圖中的對應地圖點為視覺像素賦予深度，并為當前圖像幀中的關聯(lián)像素制定幀到地圖的重投影因子。這種方法避免了對視覺像素進行深度優(yōu)化的必要性，這通常需要一個具有大量控制點的長滑動窗口來進行連續(xù)時間的軌跡估計。 我們在真實的數(shù)據(jù)集上進行了專門的實驗，以證明采用非均勻連續(xù)時間軌跡表示的優(yōu)勢和有效性。我們的LiDAR -慣性-相機里程計系統(tǒng)也在傳感器退化的挑戰(zhàn)性場景和大規(guī)模場景中進行了廣泛的評估，并顯示出與最先進的方法相當或更高的精度。