#論文# #開源# arxiv 2023| 電子科技大學(xué)開源VoxelMap++：用于在線LiDAR（慣性）測距的可合并體素建圖方法 【VoxelMap++: Mergeable Voxel Mapping Method for Online LiDAR(-inertial) Odometry】 演示視頻：

voxelmap 與voxelmap,fastlio2,faster-lio的對比_嗶哩嗶哩_bi...

開源代碼：Page not found · GitHub · GitHub Public 文章鏈接：http://arxiv.org/abs/2308.02799 本文介紹了VoxelMap++：一種帶有平面合并功能的體素建圖方法，可以有效提高基于LiDAR（慣性）的同時定位與建圖（SLAM）的準(zhǔn)確性和效率。該地圖是一個包含一個平面特征的體素集合，具有3自由度的表示和相應(yīng)的協(xié)方差估計?？紤]到總地圖將包含大量的共面特征（子平面），這些子平面的3自由度估計可以被視為具有較大平面（父平面）的協(xié)方差的測量。 因此，我們設(shè)計了一個基于并查集的平面合并模塊，可以節(jié)省資源并進(jìn)一步提高平面擬合的準(zhǔn)確性。該模塊可以區(qū)分不同體素中的子平面，并合并這些子平面以估計父平面。合并后，父平面的3自由度表示將比子平面更準(zhǔn)確，不確定性將顯著降低，進(jìn)一步提高LiDAR（慣性）測距的性能。在具有挑戰(zhàn)性的環(huán)境中進(jìn)行的實驗，如走廊和森林，與其他最先進(jìn)的方法相比，展示了我們方法的高準(zhǔn)確性和高效性。