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Direct 3D mapping with a 2D LiDAR using sparse reference maps
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AI
DOI：10.1016/j.ophoto.2025.100109.png)
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摘要
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精确的3D制图对于包括森林监测、基础设施评估和自主导航在内的一系列地理空间应用至关重要。尽管与许多3D激光雷达相比，2D激光雷达（LiDAR）传感器提供了更优越的测距精度和更高的点密度，但其有限的传感几何结构使得完整的3D重建具有挑战性。在本文中，我们针对这些局限性，通过提出一种将2D LiDAR与6自由度（DoF）轨迹及来自移动激光扫描（MLS）或机载激光扫描（ALS）的稀疏3D参考地图直接集成的方法，实现了鲁棒的3D制图。我们的方法从初始的6 DoF轨迹开始，通过联合共配准缓冲的2D LiDAR扫描与3D参考地图进行批处理优化，在不依赖2D扫描的重叠或分割的情况下，同时提升了轨迹精度和制图完整性。我们还介绍了一种新颖的无目标外部标定方法，用于2D LiDAR、3D LiDAR和全球导航卫星系统-惯性导航系统（GNSS-INS）系统之间，该方法不依赖传感器的视场（FOV）重叠。我们使用稀疏ALS或MLS参考地图以及来自GNSS-INS或3D LiDAR-惯性里程计的初始位姿，在森林道路环境中验证了我们的方法。森林道路实验达到了0.1 m（使用3D MLS初始化）和0.16 m（使用GNSS-INS初始化）的平均定位精度，将平移漂移减少了最高九倍，旋转漂移减少了最高六倍。外部标定方法即使在旋转初始偏差高达40度、平移初始偏差达3 m的情况下也能收敛。所提出的框架支持多平台、多时相数据融合，为现场部署和地图修正任务提供了一种实用解决方案。
Keyword:
LiDAR-based mapping
Airborne laser scanning (ALS)
Mobile laser scanning (MLS)
Sensor fusion
Extrinsic calibration
Localisation
Remote sensing
AI总结
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