[논문 리뷰] Multi-Camera LiDAR Inertial Extension to the Newer College Dataset

Lintong Zhang, Marco Camurri외 2명|arXiv (Cornell University)|2021. 12. 16.

Remote Sensing and LiDAR Applications인용 수 28

한 줄 요약

이 논문은 하드웨어로 동기화된 카메라, IMU, 그리고 128채널 LiDAR를 포함한 Newer College를 확장한 다중 카메라 LiDAR-관성 핸드헬드 데이터셋을 제시하며, 높은 주파수의 6자유도 지상참조와 다중 카메라 비주얼-관성 측위의 예시 방법을 제공합니다.

ABSTRACT

We present a multi-camera LiDAR inertial dataset of 4.5 km walking distance as an expansion of the Newer College Dataset. The global shutter multi-camera device is hardware synchronized with both the IMU and LiDAR, which is more accurate than the original dataset with software synchronization. This dataset also provides six Degrees of Freedom (DoF) ground truth poses at LiDAR frequency (10 Hz). Three data collections are described and an example use case of multi-camera visual-inertial odometry is demonstrated. This expansion dataset contains small and narrow passages, large scale open spaces, as well as vegetated areas, to test localization and mapping systems. Furthermore, some sequences present challenging situations such as abrupt lighting change, textureless surfaces, and aggressive motion. The dataset is available at: https://ori-drs.github. io/newer-college-dataset/

연구 동기 및 목표

• Newer College에서 확장된 종합적 다중 카메라 비주얼-관성 및 LiDAR 데이터셋을 제공합니다.
• 정밀한 사전 맵을 사용한 고주파수 6-DoF 지상참조를 제공합니다.
• 도전적인 환경에서 견고한 SLAM을 위한 하드웨어 동기화의 이점을 입증합니다.

제안 방법

• 4-camera Alphasense 시스템, 128-channel Ouster LiDAR, 건강하게 동기화된 IMU가 장착된 핸드헬드 디바이스를 조립합니다.
• 좁은 통로, 열린 공간, 식생 등 다양한 환경에서 총 4.5 km의 보행 궤적을 캡처합니다.
• LiDAR 스캔을 Leica BLK360 기반의 사전 맵에 대해 정합하고 IMU 왜곡 보정으로 높은 주파수의 지상참조 자세를 생성합니다.
• Kalibr로 카메라-IMU-LiDAR 동기화를 위한 내부 매개변수와 외부 매개변수를 보정합니다.
• 센서 간 초소형초 타이밍 정확도를 달성하기 위해 듀얼-PTP 동기화 데이터를 제공합니다.
• VILENS-MC를 예시 사용으로 다중 카메라 비주얼-관성 측위를 시연합니다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 카메라, LiDAR, 관성 센서를 갖춘 구성이 도전적인 실외 및 실내 환경에서 견고한 SLAM을 어떻게 개선할 수 있는가?
• RQ2 고주파 자세 추정을 위한 소프트웨어 동기화보다 하드웨어 동기화의 이점은 무엇인가?
• RQ3 다중 카메라 비주얼-관성 측위가 빠른 조도 변화, 질감 없는 표면, 급격한 모션의 시퀀스에서 어떻게 수행되는가?

주요 결과

• 데이터세트는 Newer College를 4.5 km 걷기 거리와 LiDAR 속도(10 Hz)에서의 고주파수 6-DoF 지상참조로 확장합니다.
• LiDAR, 카메라, IMU 간 초소형초 정확도를 제공하는 PTP를 이용한 하드웨어 동기화.
• 계단, 복도, 공원, 질감이 있는/없는 영역 등 SLAM 시스템에 도전적인 다양한 장면을 포함합니다.
• 논문은 다중 카메라 비주얼-관성 측위(VILENS-MC)가 도전적 시퀀스에서 모노/스테레오 방법보다 우수하다는 것을 입증합니다.
• 개방형 비교에서 ORB-SLAM3 및 OpenVINS와 같은 방법은 질감 없는 시퀀스나 빠른 모션에서 어려움을 겪는 반면, VILENS-MC는 카메라 간 특징 추적으로 이점을 얻습니다.
• Kalibr와 컬렉션별 보정 파일을 포함한 자세한 보정 프로토콜이 제공됩니다.