论文阅读笔记：(2022.05) Observability-Aware Intrinsic and Extrinsic Calibration of LiDAR-IMU Systems

这是发表在IEEE Transactions on Robotics上关于Lidar和IMU标定的文章；

论文：https://arxiv.org/abs/2205.03276

代码开源了： GitHub - APRIL-ZJU/OA-LICalib: Observability-Aware Intrinsic and Extrinsic Calibration of LiDAR-IMU Systems

一、目的和主要贡献

1. LI系统（Lidar-IMU system）的内外参标定很重要，而且最好是Target-less (不用专用标定物体)的；

2. Target-less 的方法受标定环境的影响非常大，因此需要一些方法来选择有信息量的数据，同时，参数更新也要根据数据来决定，信息量不足的状态不更新；

3. 因此，这篇文章的主要贡献是：

能够标定LI系统的空间和时间参数；
根据信息论，能选择有意义的数据片段用于标定；
根据能观性更新状态变量，应对退化的运动；
实验充分，代码开源；

二、基本原理

关于IMU残差项的解释：就是要使得加速度和角速度的测量值，与用IMU轨迹对时间求导算出来的一致；

关于激光残差项的解释：就是要使得某个激光点通过Lidar odometry得到的Map坐标系下面的位置，和这个点通过IMU odometry得到的同一个map坐标系下面的位置一致（这里的位置一致体现在到某些平面的距离相等）

三、连续时间全LI标定

四、基于能观性的LI标定

4.1 数据选择：把数据分为等长的多段，用基于SVD分解的information metric作为判断标准，选择最有信息量的一段作为标定数据；

4.2 状态更新：基于TSVD, 每次迭代只更新能观的方向（人为选择奇异值的阈值）

(后面实验部分说明了，如果把non-informative的片段和informative的片段混用，会使得标定结果变差)

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