Wildcat: オンライン連続時間3D LiDAR慣性SLAM
Wildcat: Online Continuous-Time 3D Lidar-Inertial SLAM
連続時間軌道表現を用いたLiDAR慣性オドメトリとポーズグラフ最適化を組み合わせ、単一・複数エージェント両対応の堅牢なオンライン3D SLAMシステムを提案し、DARPA地下トンネル課題を含む実世界データセットで既存手法を上回る性能を示した。
著者: Milad Ramezani, Kasra Khosoussi, Gavin Catt, Peyman Moghadam, Jason Williams, Paulo Borges, Fred Pauling, Navinda Kottege
分類: cs.RO
原文アブストラクト
We present Wildcat, a novel online 3D lidar-inertial SLAM system with exceptional versatility and robustness. At its core, Wildcat combines a robust real-time lidar-inertial odometry module, utilising a continuous-time trajectory representation, with an efficient pose-graph optimisation module that seamlessly supports both the single- and multi-agent settings. The robustness of Wildcat was recently demonstrated in the DARPA Subterranean Challenge where it outperformed other SLAM systems across various types of sensing-degraded and perceptually challenging environments. In this paper, we extensively evaluate Wildcat in a diverse set of new and publicly available real-world datasets and showcase its superior robustness and versatility over two existing state-of-the-art lidar-inertial SLAM systems.
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