浙大待开源！基于稀疏高斯过程的弹性多激光雷达多Imu状态估计器

主要观点总结

本文介绍了一个开源框架，该框架提供了一系列功能，包括视觉三维重建、深度计算、点云处理、网格重建优化和纹理贴图等。文章主要讨论了一个基于稀疏高斯过程的弹性多激光雷达多IMU状态估计器，该估计器能够处理冗余的LiDAR和IMU传感器，以减轻与传感器故障相关的风险。文章还介绍了该估计器在公共数据集上的实验结果和其优越性。

关键观点总结

关键观点1: 开源框架介绍

该开源框架提供了一系列功能和工具，包括深度计算、点云处理、网格重建优化和纹理贴图等，对于卫星定位研究者和初创公司来说非常有益。

关键观点2: 多LiDAR多IMU状态估计器的引入

为了解决传感器故障和异步传感器集成的问题，引入了多LiDAR多IMU状态估计器。该估计器利用高斯过程预测非参数连续时间轨迹，以捕获有限控制状态下传感器的时空运动。

关键观点3: 高斯过程在LiDAR-惯性系统中的应用

将传统的SE(3)状态表示替换为SO(3)与向量空间的结合，使得基于GP的LiDAR-惯性系统能够满足实时性的要求。

关键观点4: 实验验证

在公共数据集上进行的实验证明，该多LiDAR多IMU状态估计器具有通用性和鲁棒性。

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