X-ICP: Localizability-Aware LiDAR Registration for Robust Localization in Extreme Environments

Modern robotic systems are required to operate in challenging environments, which demand reliable localization under challenging conditions. LiDAR-based localization methods, such as the Iterative Closest Point (ICP) algorithm, can suffer in geometrically uninformative environments that are known to deteriorate point cloud registration performance and push optimization toward divergence along weakly constrained directions. To overcome this issue, this work proposes i) a robust fine-grained localizability detection module, and ii) a localizability-aware constrained ICP optimization module, which couples with the localizability detection module in a unified manner. The proposed localizability detection is achieved by utilizing the correspondences between the scan and the map to analyze the alignment strength against the principal directions of the optimization as part of its fine-grained LiDAR localizability analysis. In the second part, this localizability analysis is then integrated into the scan-to-map point cloud registration to generate drift-free pose updates by enforcing controlled updates or leaving the degenerate directions of the optimization unchanged. The proposed method is thoroughly evaluated and compared to state-of-the-art methods in simulated and real-world experiments, demonstrating the performance and reliability improvement in LiDAR-challenging environments. In all experiments, the proposed framework demonstrates accurate and generalizable localizability detection and robust pose estimation without environment-specific parameter tuning.Comment: 20 Pages, 20 Figures Submitted to IEEE Transactions On Robotics. Supplementary Video: https://youtu.be/SviLl7q69aA Project Website: https://sites.google.com/leggedrobotics.com/x-ic

Visual-LiDAR SLAM med slingstängning

State-of-the-art LIDAR odometry techniques are exceptionally precise. However, while they solve the localization problem, they perform mapping on-the-run, not being able to close loops, neither re-localize in previously visited environments. This study is concerned with the development of a system that combines an accurate laser odometry estimator, with algorithms for place recognition in order to detect trajectory loops. This project uses widely available datasets from urban driving scenarios and outdoor areas for development and evaluation of the system The results obtained confirm that loop closure detection can significantly improve the accuracy and robustness of laser SLAM pipelines, with detectors based on point cloud segments and visual features displaying very strong performance during the evaluation phase.Spjutspetsen inom Lidar-baserade teknik för fordonsodometri har den senaste tiden uppnått exceptionella nivåer av noggrannhet. Med det sagt har de metoder som presenterats fokuserat på att lösa lokaliseringsproblemet och därför gjort förenklande antaganden såsom att de sköter kartläggning av miljön löpande utan platsåterkoppling, och att de inte kan återlokalisera i tidigare kända miljöer. Således utvecklar vi i detta arbete ett system som kombinerar dessa noggranna lidarodometriska tekniker med algoritmer för platsigenkänning för att möjliggöra loopdetektion. Vi använder vitt tillgängliga dataset av körning i stadstrafik samt i utomhusområden för utveckling och utvärdering av systemet. Resultaten visar att platsåterkoppling förbättrar noggrannheten hos Lidar-baserade lokaliseringsmetoder och gör dem mer robusta, samt att man med hjälp av detektorer baserade på punktmolnssegmentering och visuella särdrag erhåller ett system som uppvisar mycket goda resultat under utvärderingsfasen

Visual-LiDAR SLAM med slingstängning

State-of-the-art LIDAR odometry techniques are exceptionally precise. However, while they solve the localization problem, they perform mapping on-the-run, not being able to close loops, neither re-localize in previously visited environments. This study is concerned with the development of a system that combines an accurate laser odometry estimator, with algorithms for place recognition in order to detect trajectory loops. This project uses widely available datasets from urban driving scenarios and outdoor areas for development and evaluation of the system The results obtained confirm that loop closure detection can significantly improve the accuracy and robustness of laser SLAM pipelines, with detectors based on point cloud segments and visual features displaying very strong performance during the evaluation phase.Spjutspetsen inom Lidar-baserade teknik för fordonsodometri har den senaste tiden uppnått exceptionella nivåer av noggrannhet. Med det sagt har de metoder som presenterats fokuserat på att lösa lokaliseringsproblemet och därför gjort förenklande antaganden såsom att de sköter kartläggning av miljön löpande utan platsåterkoppling, och att de inte kan återlokalisera i tidigare kända miljöer. Således utvecklar vi i detta arbete ett system som kombinerar dessa noggranna lidarodometriska tekniker med algoritmer för platsigenkänning för att möjliggöra loopdetektion. Vi använder vitt tillgängliga dataset av körning i stadstrafik samt i utomhusområden för utveckling och utvärdering av systemet. Resultaten visar att platsåterkoppling förbättrar noggrannheten hos Lidar-baserade lokaliseringsmetoder och gör dem mer robusta, samt att man med hjälp av detektorer baserade på punktmolnssegmentering och visuella särdrag erhåller ett system som uppvisar mycket goda resultat under utvärderingsfasen

Visual-LiDAR SLAM med slingstängning

State-of-the-art LIDAR odometry techniques are exceptionally precise. However, while they solve the localization problem, they perform mapping on-the-run, not being able to close loops, neither re-localize in previously visited environments. This study is concerned with the development of a system that combines an accurate laser odometry estimator, with algorithms for place recognition in order to detect trajectory loops. This project uses widely available datasets from urban driving scenarios and outdoor areas for development and evaluation of the system The results obtained confirm that loop closure detection can significantly improve the accuracy and robustness of laser SLAM pipelines, with detectors based on point cloud segments and visual features displaying very strong performance during the evaluation phase.Spjutspetsen inom Lidar-baserade teknik för fordonsodometri har den senaste tiden uppnått exceptionella nivåer av noggrannhet. Med det sagt har de metoder som presenterats fokuserat på att lösa lokaliseringsproblemet och därför gjort förenklande antaganden såsom att de sköter kartläggning av miljön löpande utan platsåterkoppling, och att de inte kan återlokalisera i tidigare kända miljöer. Således utvecklar vi i detta arbete ett system som kombinerar dessa noggranna lidarodometriska tekniker med algoritmer för platsigenkänning för att möjliggöra loopdetektion. Vi använder vitt tillgängliga dataset av körning i stadstrafik samt i utomhusområden för utveckling och utvärdering av systemet. Resultaten visar att platsåterkoppling förbättrar noggrannheten hos Lidar-baserade lokaliseringsmetoder och gör dem mer robusta, samt att man med hjälp av detektorer baserade på punktmolnssegmentering och visuella särdrag erhåller ett system som uppvisar mycket goda resultat under utvärderingsfasen