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PSF-LO: Parameterized Semantic Features Based Lidar Odometry

做什么

Lidar Odometry激光雷达里程计，里程计作为移动机器人相对定位的有效传感器，为机器人提供了实时的位姿信息。移动机器人里程计模型决定于移动机器人结构和运动方式，即移动机器人运动学模型。
简单来说，里程计是一种利用从移动传感器获得的数据来估计物体位置随时间的变化而改变的方法

用建图的方式来理解，要实现机器人的定位与导航，就需要知道机器人走了多远，往哪走，也就是初始位姿和终点位姿，只有知道了里程计，才能准确将机器人扫描出来的数据进行构建。

做了什么

这里是一种新的基于自主设计的参数化语义特征的语义激光雷达里程计方法，简单来说就是进行逐点分割，然后构造各自类别的特征向量，再进行配准。
这种方法能在语义点云中更好的保留静态对象，同时准确地识别和去除动态对象

怎么做

整体结构分为两个模块，PSF模块和Odometry模块，整体过程是输入一个三维点云序列，输出相应的估计位姿转换，就是激光雷达里程计的任务，估计T_t^w∈SE（3），代表t帧点云相对初始状态的位姿转换，由R_t^w∈R^3×3旋转矩阵和t_t^w三维平移向量组成
首先通过RangeNet++对点云序列进行点云分割，看下这分割的大概做法

1.将点云数据转换为range image(距离图像，应该是名称中’range’的由来)
在range image上进行2D全卷积语义分割
2.将2D语义信息转换到3D点云上
3.基于range image的3D后处理，可对所有点进行快速的基于GPU的kNN搜索，以清除undesired discretization and inference artifacts
【论文笔记】大规模点云分割网络 RangeNet++ 2019

然后按LOAM的方法进行逐点匹配
从逐点分割的结果（building、traffic sign、road）提取PSF结果，PSF的含义是parameterized semantic features就是语义特征的意思，通过这个特征向量去强化逐点匹配结果

接下里是具体细节部分，首先是第一个模块也是核心模块PSF模块

输入是点云C_t^l，输出是所有点PSF组成的PSF帧，每个PSF由一系列特征组成，有parameterized equation coefficients（平面方程系数）C_s∈R^3或6，可靠性权重w_s∈R，语义标签l_s，包围框中心e_s∈R³，包围框渲染系数o_s，这些在后面会一一进行解释
按照 RangeNet++的方法，这里将点云逐点分割成了四类

之后进行逐类的PSF分析
首先是road道路类，道路类点云有近密远疏的特点，所以这里采用了多分辨率2D网格的方法

将空间分割成一系列网格，然后用RANSAC对逐网格进行平面拟合以找到road点云平面，然后就可以进行PSF计算，

其中d是原点到平面的标量距离，n是指向原点到平面的单位法向量，这就是PSF中的平面方程系数
然后是权重w，通过平面拟合期间内联点占总点数的比率来计算的
然后是包围框的两个参数，计算所有内联体的最小封闭矩形，中心为e，四角为o
这里的内联点是inliers，在RANSAC中表示拟合平面上的点，还有个外联点，就是离群点，不在这个拟合上的点
然后是第二类Building类
同样，building跟上面的road几乎属于同类型点云，所以采用的方法和road类相同，但是有一点区别，为了防止出现一面墙有可能会分至两部分的情况

这里将网格旋转45度，然后对于每个网格进行多平面的PSF分析
然后是第三类Traffic sign类，由于交通灯类往往是独立于其他点云的，直接用欧式距离来进行分割，然后和building类一样进行多平面PSF分析
最后是第四类Pole-like类
就是杆状物体的分类，和上面的交通灯略有重合其实，这里的做法是欧式聚类后进行3D线RANSAC，然后计算PSF特征
平面系数c设置为
这里的p_p是拟合线上最接近原点的点，n_p是直线指向z方向的单位方向向量，w，e，o都和road的PSF设计相同
总的来说，这个模块是对点云整体进行了一个点云分割，然后按照类别各自计算了不同的特征向量。
然后是第二个模块，Odometry模块，也就是任务导向模块
得到了PSF特征后，这里又提出了一个新的特征概念 refine geometric features（GEF）几何细化特征，PSF是用来辅助GEF进行匹配工作的

这里针对LOAM这个经典算法做了改进，就像上图展示的，先是去除了一些前面得到的不可靠的角点，然后是为GeF添加了一个语义一致性惩罚

这里的N_s是源GeF做KNN匹配的邻居数量，因此，权重w会随着语义一致性差而降低。
然后就可以计算PSF的强化

这里的w、l、e、o、s就是PSF特征的组成成分
接下来是error的设计部分
定义PSF为S，PSF帧为F_s，PSF子图为Q_s

这里用的是一个加权平均的方法，这里的S^w是F_s^w中的一个，c和w就是各自的PSF特征，S<>的含义是调用这个PSF特征里的某个参数，这里的计算意义就是可以理解成计算S_Q^w也就是所有同类型的S的平均S
有了同一类型的S，就可以把这个估计值和真实值进行loss

然后是第二个error，这里参考的是pole-like的error设计

这里的n和p和前面3D线时的设计方式相同
总的来说这里就是用两个点云的PSF中同类型的PSF帧中的某些参数进行error计算对比

总结

1.从Lidar Odometry Based on PSFs也就是Odometry部分的GeF开始就不理解在做什么了，完全看不懂一步步在干什么，还是很少见的情况，整个处于迷糊状态，突然出现了一堆前面丝毫没有任何介绍的符号，只能希望他如果有开源代码再从代码上进行理解
2.总而言之理解一下就是这里借鉴了语义分割的方式来进行里程计操作，能更好的处理静态对象和动态对象

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