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文章：DLL: Direct LIDAR Localization. A map-based localization approach for aerial robots

作者：Fernando Caballero1 and Luis Merino

編譯：點云PCL

代碼：https://github.com/robotics-upo/dll

來源：DLL has been accepted for publication in IROS 2021.

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摘要

本文介紹了一種基于三維激光雷達的快速直接地圖定位技術DLL，并將其應用于航空機器人，DLL基于點云地圖的非線性優化實現點云到地圖的配準，因此不需要特征，也不需要點之間的對應關系，給定一個初始姿態，該方法通過從里程計中提取預測的姿態來跟蹤機器人的位姿，通過使用真實數據集和仿真的基準測試集，本文展示了該方法如何比蒙特卡羅定位方法表現得更好，并實現了與其他基于優化的方法相當的精度，但運行速度快了一個數量級，該方法對里程計誤差也具有魯棒性，該方法已在Robot操作系統（ROS）下實現，并公開了代碼https://github.com/robotics-upo/dll。

主要內容

使用點云進行基于地圖的機器人定位的過程可以總結為：

?機器人里程計，這里提供了一個很好的先驗信息，表明自上次定位機器人以來，機器人移動了多少，該先驗知識可用于在地圖中準確猜測機器人的位置/方向，從而節省計算時間慣性測量單元（IMU），

?由于IMU價格便宜且準確，安裝在所有智能手機上，在機器人上安裝IMU是很常見的，由于羅盤中的磁場干擾，偏航角會發生顯著畸變，而橫滾角和俯仰角是可觀察到的且準確的，該信息可用于對激光雷達點云進行傾斜補償，從而簡化配準過程。DLL提出了一種新的快速準確的點云配準方法，使慣導可以作為實際機器人安裝中的主要定位系統，DLL已經在C++中實現并集成到ROS框架中，使用Ceres Solver來實現非線性優化過程。

實驗對比

總結

提出了一種基于三維激光雷達的直接地圖姿態跟蹤方法，該方法使用原始點云，避免搜索點的對應關系，通過直接優化點云到地圖的距離，使用地圖的距離場表示法，對里程計預測的姿勢進行細化，結果表明，對于所考慮的場景，該方法如何達到與NDT和ICP等方法類似的精度，但運行速度快一個數量級，可實時執行，此外，在噪聲里程計的情況下，基于優化的NDT和DLL方法比蒙特卡羅定位方法表現更好。

資源

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總結

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