ICP5 [paper review] FORM: Fixed-Lag Odometry with Reparative Mappingutilizing Rotating LiDAR Sensors 논문리뷰 이번 논문 포스팅은 FORM이라는 모델입니다. Lidar를 이용한 Odometry estimation 모델은 크게 smoothing method, filtering method로 나눌수있습니다.smoothing은 과거의 pose구간을 한꺼번의 smoothing하는 방법으로 window 방식으로 optimization을 하는 것을 의미합니다. 그렇기에 새로운 정보를 바탕으로 과거의 상태를 보정할 수 있어 정확하지만 연산량이 많아서 실시간 처리가 불가능합니다. filtering 방법은 연산량 문제를 피하기 위해 현재의 state만 estimation하는 방법을 사용하고 과거의 scan은 submap으로 처리합니다.보통 filtering방식을 사용하는데 submap은 한 번의 estimation의 오차가 발생.. 2026. 2. 10. [paper review] Voxelized GICP for Fast and Accurate3D Point Cloud Registration논문리뷰 이번포스팅은 ICP에서 고인물 GICP의 개선된 버전인 VGICP에 대해서 포스팅하겠습니다.GICP ?우선 GICP에 대해서 간략하게 알고가겠습니다. 논문ICP의 방법은 매우 많아서 다 설명할수는 없지만 보통 기본적으로 가장가까운점을 매칭점으로 하고 point to point, point to plane, plane to plane의 방법을 사용해서 src,tar pointcloud를 registration합니다. 물론 feature based, NDT 방식등 다양한 방식이 있습니다. GICP은 기본적으로 plane to plane으로 볼 수 있습니다. 하지만 기존 방법들과 컨셉이 다릅니다. point to point는 src point와 매칭되는(보통 가장가까운) tar point의 유클리드 거리를 줄.. 2026. 1. 15. [paper review] KISS - SLAM : A Simple, Robust, and Accurate 3D LiDAR SLAM System With Enhanced Generalization Capabilities 논문리뷰 안녕하세요. 이번 포스팅은 KISS SLAM이라는 논문에 대해서 리뷰하겠습니다. 이전에 KISS ICP라는 논문에 대해서 먼저 읽어보시는 것을 추천드립니다. [paper review] KISS-ICP : In Defense of Point-to-Point ICP –Simple, Accurate, and Robust RegistrationIf Done the Right Way 논안녕하세요. 이번에는 KISS ICP라는 논문리뷰를 하도록 하겠습니다.KISS-ICP는 lidar만을 사용해서 odometry를 뽑는 알고리즘입니다. 기존의 방법들이 점점 복잡해지는 것과 달리 해당 논문은 단순화하jaehoon-daddy.tistory.com KISS ICP와 마찬가지로 KISS는 "Keep It Small and.. 2025. 10. 13. [paper review] KISS-ICP : In Defense of Point-to-Point ICP –Simple, Accurate, and Robust RegistrationIf Done the Right Way 논문리뷰 안녕하세요. 이번에는 KISS ICP라는 논문리뷰를 하도록 하겠습니다.KISS-ICP는 lidar만을 사용해서 odometry를 뽑는 알고리즘입니다. 기존의 방법들이 점점 복잡해지는 것과 달리 해당 논문은 단순화하면서도 강력한 방법을 제안합니다. point-to-point ICP에 deskew, pointcloud subsampling방법을 사용하는데 parameter tuning이 매우적어서 다양한 플랫폼과 센서에 같은 설정으로 동작가능합니다. 기존의 방법들을 related work에서 살펴보면 feature base odometry방법으로는 LOAM, LeGO-LOAM등의 LOAM계열이 있습니다. edge, plane을 사용하기에 feature extraction을 위해서 sensor, environ.. 2025. 9. 10. [SLAM] ICP, Registration of PointCloud 이번 포스팅은 Registration, ICP(Iterative Closest Point)에 대해서 다뤄보겠습니다. Registration이란 source points, target points가 주어졌을 때 두 pointcloud사이의 관계(R|T)를 계산하는 방법입니다. ICP란 두 pointcloud 사이의 correspondences가 주어져 있지 않을 때 Point들을 Registration하는 방법입니다. optimal solution이 존재하기 않기 때문에 pointcloud의 관계를 잘 estimation하는 것이 중요합니다. Lidar SLAM의 대부분은 이 ICP를 응용 발전한 케이스가 많습니다. ICP는 많은 computation cost를 요하기 때문에 real-time을 추구하는 .. 2023. 10. 23. 이전 1 다음
