PSS-BA: LiDAR Bundle Adjustment with Progressive Spatial Smoothing

准确和一致地构建来自激光雷达扫描数据的点云对于3D建模应用至关重要。目前的解决方案，如多视角点云配准和激光雷达束调整，主要依赖于局部平面假设，这在缺乏平面几何或初始姿态误差较大的复杂环境中可能不足以满足要求。为了缓解这个问题，本文提出了一种具有渐进空间平滑的激光雷达束调整方法，适用于复杂环境并具有改进的收敛能力。所提出的方法由空间平滑模块和姿态调整模块组成，结合了局部一致性和全局精度的优点。通过空间平滑模块，我们可以利用各种尺度的平滑核获得稳健且丰富的表面约束。然后，姿态调整模块利用新颖的表面约束校正所有姿态。最终，所提出的方法同时实现了精细的姿态和参数化表面，可直接用于高质量的点云重建。我们提出的方法的有效性和鲁棒性已在模拟和实际数据集上得到验证。实验结果表明，所提出的方法优于现有方法，并在缺乏平面结构的复杂环境中实现更好的精度。

本文旨在解决从LiDAR扫描数据中准确、一致地构建点云的问题，特别是在缺乏平面几何或初始姿态误差较大的复杂环境中。

本文提出了一种具有渐进空间平滑性的LiDAR捆绑调整方法，结合了局部一致性和全局精度的优点。该方法包括空间平滑模块和姿态调整模块，利用不同尺度的平滑核获得强健且丰富的表面约束，并利用这些约束来校正所有姿态。最终，该方法同时实现了精细的姿态和参数化表面，可直接用于高质量的点云重建。

论文的实验结果表明，所提出的方法在复杂环境中的表现优于现有方法，并实现了更好的精度。实验使用了模拟数据集和真实数据集，并证明了该方法的有效性和鲁棒性。此外，本文还开源了代码。

最近的相关研究包括多视点点云配准和LiDAR捆绑调整等方法，这些方法主要依赖于局部平面假设，而本文提出的方法则通过渐进空间平滑性来解决这一问题。