原创 | 文 BFT机器人

01 研究背景

在点云处理中，ICP算法是一种常用的点云配准方法，通过将两个或多个点云对齐，可以进行后续的建模、识别和跟踪等处理。

然而，在ICP算法中，协方差估计起着非常重要的作用，它能够提供关于匹配误差和噪声等信息。传统方法通常采用手动调整参数或基于经验的模型来估计协方差矩阵，但这些方法往往不够准确或适用于不同类型的数据集。图1显示了不同数据集下ICP估计误差的分布情况。

因此，该论文提出了一种数据驱动的方法，用于学习ICP输入数据的异方性随机误差，并利用贝叶斯后验逼近来捕获认知不确定性。

这种方法能够自适应地估计协方差矩阵，并在状态估计和传感器融合等领域中提高ICP算法的应用效果。同时，该方法还应用了最新的深度学习技术来处理点云数据，具有较高的准确性和鲁棒性。

通过将深度学习和贝叶斯方法引入ICP算法中的协方差估计步骤，研究人员能够更准确地估计匹配误差和噪声等参数，从而改进点云配准的性能。这对于点云处理任务在计算机视觉和机器人领域的应用具有重要意义。

图1

02 该篇论文的创新点

第一，提出了一种数据驱动的方法来学习ICP输入数据的异方性随机误差，并使用贝叶斯后验逼近来捕获认知不确定性。

这种方法可以自适应地估计协方差矩阵，相比传统方法更加准确和适用于不同类型的数据集。

第二，该方法利用了最新的深度学习技术来处理点云数据，具有较高的准确性和鲁棒性。

通过引入深度学习技术，可以更好地处理点云中存在的噪声和不规则形状等问题，从而提高ICP算法在状态估计和传感器融合等领域中的应用效果。

本文提出的算法是一种数据驱动的方法，用于学习ICP输入数据的异方性随机误差，并使用贝叶斯后验逼近来捕获认知不确定性。该算法主要包括以下步骤：

1.数据预处理：

首先，采集点云数据，并将其输入到ICP算法中进行配准。然后，将配准结果与真实值进行比较，得到误差信息。

2.深度学习模型训练：

利用深度学习技术学习ICP输入数据的异方性随机误差。具体来说，使用一个基于PointNet++的神经网络模型来对点云数据进行处理和特征提取，并输出一个协方差矩阵作为误差模型。

3.认知不确定性建模：

使用贝叶斯后验逼近来捕获认知不确定性。具体来说，使用变分推断方法来估计后验分布，并计算出每个参数的置信区间。

4.协方差矩阵估计：

根据学习到的误差模型，自适应地估计协方差矩阵。具体来说，在ICP算法中引入该协方差矩阵作为权重矩阵，从而提高配准结果的准确性和鲁棒性。

5.实验验证：

通过实验验证该方法在LiDAR odometry上的效果，并与现有方法进行比较。实验结果表明，该方法可以有效地提高ICP算法在状态估计和传感器融合等领域中的应用效果。

表1

表格1展示了所提出方法与现有方法CELLO-3D和Brossard等在同一数据集上的性能比较。可以看到，在平移误差和旋转误差方面，所提出的方法都优于现有方法。

图2

图2展示了所提出方法在KITTI数据集上的平移误差和旋转误差，并将其与ICP算法进行了比较。可以看到，在平移误差和旋转误差方面，所提出的方法都优于ICP算法。

图3

图3展示了在一个缺乏明显几何特征的罕见区域中，先验误差和随机误差的3σ间隔。黑色表示从地面真实值计算出的实际误差。放大的区域显示了先验不确定性增加，这对应于一个宽阔的平原环境。因此，该图表达了在缺乏明显几何特征的环境中，ICP估计误差存在较大不确定性，并且该不确定性主要来自于先验误差。

图4

图4展示了在不同数据集上微调对性能的影响。可以看到，在经过微调后，所提出方法在不同数据集上都取得了更好的性能表现。

本文提出了一种基于深度学习的方法来估计ICP算法中点云配准的协方差矩阵。

该方法使用数据驱动的范例来学习ICP算法中的不确定性，并且能够更准确地估计点云配准的协方差矩阵。

实验结果表明，该方法在处理点云配准中的误差方面表现良好，并且通常优于最先进的方法。未来改进将关注网络架构，可能会针对扫描注册问题进行调整，例如加倍流嵌入层和连续层以解释两个点云的运动。此外，还可以考虑初始化的作用以及初始猜测在学习过程中的使用。

因此，本文结论是该方法可以有效地估计ICP算法中点云配准的协方差矩阵，并且具有很好的应用前景。

标题：ICRA2022：用深度贝叶斯算法来估计ICP的协方差

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