Resumen

Este artículo presenta un sistema de percepción y reconstrucción 3D en tiempo real y de bajo coste, adecuado para la navegación autónoma y la reconstrucción de entornos a gran escala. El sistema de cartografía 3D se basa en un escáner láser plano 2D giratorio accionado por un motor paso a paso, que es adecuado para la cartografía continua. Sin embargo, para este sistema de cartografía continua, el reto es que las mediciones de alcance se reciben en diferentes momentos cuando el LiDAR 3D está en movimiento, lo que dará lugar a una gran distorsión de la nube de puntos 3D local. Como resultado, los errores en la estimación del movimiento pueden causar un registro erróneo de la nube de puntos resultante. Para estimar de forma continua la trayectoria del sensor, primero extraemos los puntos característicos de la nube de puntos local y, a continuación, estimamos la transformación entre el fotograma actual y el mapa local para obtener la odometría LiDAR. A continuación, utilizamos el movimiento estimado para eliminar la distorsión de la nube de puntos local y registramos la nube de puntos local no distorsionada en la nube de puntos global para obtener un mapa global preciso. Por último, proponemos un método de optimización de gráficos gruesos a finos para minimizar la deriva global. El sistema de sensores 3D propuesto es ventajoso por su simplicidad mecánica, movilidad, bajo peso, bajo coste y estimación en tiempo real. Para validar el rendimiento del sistema propuesto, llevamos a cabo varios experimentos para verificar su precisión, robustez y eficiencia. Los resultados experimentales muestran que nuestro sistema puede estimar con precisión la trayectoria del sensor y construir simultáneamente un mapa de nubes de puntos 3D de calidad.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:nube de puntos local, escáner láser planar 2d, mapa de nube de puntos 3d, método de optimización de grafos finos, nube de puntos 3d local, nube de puntos local no distorsionada, sistema de cartografía 3d, sistema de sensores 3d, mapa global preciso, sistema de cartografía continua
• Keywords:local point cloud, 2d planar laser scanner, 3d point cloud map, fine graph optimization method, local 3d point cloud, undistorted local point cloud, 3d mapping system, 3d sensor system, accurate global map, continuous mapping system