【SLAM】开源 | MULLS：多度量线性最小二乘法的多功能激光雷达SLAM

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论文地址： http://arxiv.org/pdf/2102.03771v2.pdf

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来源： ETH Zurich

论文名称：MULLS: Versatile LiDAR SLAM via Multi-metric Linear Least Square

原文作者：Yue Pan

内容提要

自动驾驶和移动地图的快速发展需要现成的激光雷达SLAM解决方案，适应各种复杂场景下不同规格的激光雷达。为此，我们提出了一种高效、低漂移、多功能的三维激光雷达SLAM系统——MULLS。对于前端，通过双阈值地面滤波和主成分分析，从每一帧中提取大致分类的特征点(地面、立面、柱子、梁等)。然后，利用所提出的多度量线性最小二乘迭代最近点算法，有效地实现了当前帧与局部子映射的配准。点对点(平面，线)误差度量在每个点类联合优化与线性近似估计自我运动。将注册框架的静态特征点附加到局域图中以保持更新。在后端，对定期存储的历史子图进行分层位姿图优化，以减少航迹推算引起的漂移。在7种激光雷达采集的3组超过10万帧的数据集上，在不同的室外和室内场景下进行了大量的实验。在KITTI基准测试中，MULLS在LiDAR-only SLAM系统中位列前茅，具有实时性能。

主要框架及实验结果

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