ouguangjun/Leg-KILO

解決的問題

Leg-KILO（亦稱 kilo-map）提供一種即時 LiDAR-based SLAM（同時定位與地圖建構）系統，專為應對腿式機器人等高動態平台的劇烈運動而設計。它解決了在結構化與非結構化環境中維持精確里程計與全域一致性之問題，同時能處理高動態運動所導致的畸變。

工作原理

該系統採用多階段方法融合感測器資料並優化地圖：

• 兩階段 ESKF 前端：使用誤差狀態卡爾曼濾波器（ESKF）融合 LiDAR 與 IMU 資料。第一階段對每個點進行更新，以補償運動畸變；第二階段在整幀上使用迭代 ESKF（IESKF）以優化全域一致性。
• 混合特徵高斯體素地圖：系統維護一個不確定的混合特徵（平面與 NDT 變體）地圖，從而提升在不同環境類型中對特徵的利用效率。
• 因子圖後端：基於 Ceres 的因子圖優化將迴圈封閉約束與里程計因子緊密耦合，以減少全域漂移。它利用 small_gicp 與 KISS-Matcher 進行迴圈封閉驗證。
• 可視化與儲存：使用 Iridescence 庫進行即時 3D 可視化，並支援將全域地圖儲存為單一檔案或分塊瓦片格式。

適用對象

本專案適用於使用 LiDAR 設備的機器人開發者與研究人員，特別是需要處理高動態運動（如腿式機器人）的場景，對即時地圖建構與定位的穩健性有高要求的使用者。

主要亮點

• 高動態穩健性：專為應對腿式機器人的劇烈運動而設計。
• 跨平台支援：相容 ROS 1 與 ROS 2（包含 Melodic、Noetic、Foxy、Humble 與 Jazzy）。
• LiDAR 無關性：支援多種 LiDAR 型號，包括 Velodyne、Ouster、Hesai 與 Livox。
• 緊密耦合融合：透過兩階段 ESKF 融合 IMU 與 LiDAR 資料，實現快速收斂與畸變補償。