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。

文章预览

点击“ 计算机视觉life ”，选择“星标” 机器人AI干货第一时间送达 这个开源框架，造福了无数卫星定位研究者和初创公司！ 一招掌握视觉三维重建！深度计算+点云处理+网格重建优化+纹理贴图！ 以下内容来自 小六的机器人SLAM学习圈 （ 6年积累，全国最大的机器人SLAM交流社区，为SLAM行业从业者提供从入门、学习、交流、求职、线下链接、合作、咨询、答疑等一系列的服务 ） 知识星球 每日更新内容 #论文 arxiv | 浙大待开源”Traj-LIO：一种基于稀疏高斯过程的弹性多激光雷达多Imu状态估计器“ 【Traj-LIO: A Resilient Multi-LiDAR Multi-IMU State Estimator Through Sparse Gaussian Process】 文章链接： [2402.09189] Traj-LIO: A Resilient Multi-LiDAR Mul...    如今，传感器套件已经配备了冗余的LiDAR和IMU，以减轻与传感器故障相关的风险。对于以前的离散时间和IMU驱动的运动学系统 ………………………………