ouguangjun/Leg-KILO

해결하는 문제

Leg-KILO (kilo-map 통합)는 보행 로봇이 겪는 것과 같은 격렬한 플랫폼 역학에 대해 견고하도록 설계된 실시간 LiDAR SLAM (동시적 위치 추정 및 지도 작성) 시스템을 제공합니다. 이는 고동적 모션 왜곡을 처리하면서 구조화된 환경과 비구조화된 환경 모두에서 정확한 주행 거리 측정과 전역 일관성을 유지하는 문제를 해결합니다.

작동 원리

이 시스템은 센서 데이터를 융합하고 지도를 최적화하기 위해 다단계 접근 방식을 사용합니다:

• 2단계 ESKF 프론트엔드: 오차 상태 칼만 필터 (ESKF)를 사용하여 LiDAR와 IMU 데이터를 융합합니다. 1단계에서는 모션 왜곡을 보정하기 위해 포인트별 증분 업데이트를 수행합니다. 2단계에서는 전체 프레임에 대해 반복 ESKF (IESKF)를 사용하여 전역 일관성을 개선합니다.
• 하이브리드 특징 가우시안 복셀 맵: 복셀 맵 내에서 평면 및 NDT 변형 특징을 유지하여 다양한 환경 유형에서 특징 활용도를 높입니다.
• 팩터 그래프 백엔드: Ceres 기반의 팩터 그래프 최적화는 루프 클로저 제약 조건과 주행 거리 측정 팩터를 긴밀하게 결합하여 전역 드리프트를 줄입니다. 루프 클로저 검증을 위해 small_gicp 및 KISS-Matcher를 활용합니다.
• 크로스 플랫폼 통합: 이 시스템은 ROS 1 및 ROS 2용으로 구축되었으며 다양한 LiDAR 센서 (Velodyne, Ouster, Hesai, Livox)를 지원합니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 보행 로봇이나 고동적 모션을 경험하는 다른 플랫폼을 다루는 로봇 개발자 및 연구원으로서, 견고한 실시간 3D 매핑 및 위치 추정이 필요한 분들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 고동적 견고성: 보행 로봇의 격렬한 움직임을 처리하도록 특별히 설계되었습니다.
• 하이브리드 매핑: 평면 및 NDT 변형 특징을 결합하여 구조화된 환경과 비구조화된 환경 모두에서 범용성을 제공합니다.
• 실시간 시각화: Iridescence와 통합되어 3D 디버깅 및 시각화를 지원합니다.
• 광범위한 센서 지원: 주요 LiDAR 브랜드 및 ROS 배포판과 호환됩니다.