LL-Localizer: A Life-Long Localization System based on Dynamic i-Octree

📄 arXiv: 2504.01583v1 📥 PDF

作者: Xinyi Li, Shenghai Yuan, Haoxin Cai, Shunan Lu, Wenhua Wang, Jianqi Liu

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-02

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LL-Localizer：基于动态i-Octree的终身定位系统，解决多会话环境下的鲁棒定位问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 终身定位 增量体素地图 动态i-Octree 环境变化 多会话定位

📋 核心要点

  1. 现有定位方法难以应对先验地图变化和未映射区域，导致定位精度和鲁棒性下降。
  2. LL-Localizer通过增量体素地图和动态i-Octree，实现地图的动态更新和高效管理，从而适应环境变化。
  3. 实验结果表明，LL-Localizer在环境变化和未映射区域中仍能保持稳定和准确的定位性能，媲美先进的LIO系统。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于增量体素的终身定位方法LL-Localizer，该方法使机器人能够利用先验地图在多会话模式下进行鲁棒和精确的定位。同时，考虑到难以感知先验地图中环境的变化，并且机器人在实际操作中可能会在已映射区域和未映射区域之间移动，我们将根据既定策略通过增量体素地图在需要时更新地图。此外，为了确保实时高性能并方便地图管理，我们利用动态i-Octree（一种基于动态八叉树的3D点高效组织方式）来加载局部地图并在机器人操作期间更新地图。实验表明，我们的系统能够执行稳定且准确的定位，与最先进的LIO系统相当。即使先验地图中的环境发生变化，或者机器人在已映射区域和未映射区域之间移动，我们的系统仍然可以保持鲁棒和准确的定位，而无需任何区分。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于先验地图的定位方法在长期运行过程中，面临环境变化和未映射区域的挑战。先验地图可能过时，导致定位精度下降；机器人进入未映射区域时，则无法进行定位。此外，传统地图管理方法效率较低，难以满足实时性要求。

核心思路：LL-Localizer的核心思路是构建一个能够动态更新的地图，并采用高效的数据结构进行管理。通过增量体素地图，系统可以根据实际观测更新地图，适应环境变化。动态i-Octree则用于高效地组织和管理3D点云数据，实现局部地图的快速加载和更新。

技术框架：LL-Localizer系统主要包含以下几个模块：1) 增量体素地图构建模块：用于根据新的观测数据更新体素地图。2) 动态i-Octree管理模块：用于高效地组织和管理3D点云数据，实现局部地图的快速加载和更新。3) 定位模块：利用更新后的地图进行定位。整个流程是，机器人运动过程中，通过传感器获取环境数据，增量体素地图构建模块根据数据更新地图，动态i-Octree管理模块负责地图的组织和管理，最后定位模块利用更新后的地图进行定位。

关键创新：LL-Localizer的关键创新在于：1) 提出了基于增量体素地图的地图更新方法，能够适应环境变化。2) 采用了动态i-Octree数据结构，实现了3D点云数据的高效组织和管理，提高了定位系统的实时性。与现有方法相比，LL-Localizer能够更好地应对环境变化和未映射区域的挑战，并具有更高的实时性。

关键设计：动态i-Octree的具体实现细节未知，但可以推测其关键设计包括：1) 基于动态八叉树的结构，允许树的动态生长和剪枝，以适应地图的变化。2) 采用索引机制，实现3D点云数据的快速查找和访问。3) 设计了高效的地图更新策略，保证地图的一致性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LL-Localizer能够执行稳定且准确的定位，与最先进的LIO系统相当。即使先验地图中的环境发生变化，或者机器人在已映射区域和未映射区域之间移动，LL-Localizer仍然可以保持鲁棒和准确的定位，无需任何区分。具体的性能数据和对比基线未知。

🎯 应用场景

LL-Localizer可应用于长期自主导航的机器人，例如服务机器人、巡检机器人和自动驾驶汽车。该系统能够使机器人在复杂和动态的环境中进行鲁棒和精确的定位，提高其自主性和可靠性。此外，该系统还可以应用于三维重建、环境建模等领域。

📄 摘要（原文）

This paper proposes an incremental voxel-based life-long localization method, LL-Localizer, which enables robots to localize robustly and accurately in multi-session mode using prior maps. Meanwhile, considering that it is difficult to be aware of changes in the environment in the prior map and robots may traverse between mapped and unmapped areas during actual operation, we will update the map when needed according to the established strategies through incremental voxel map. Besides, to ensure high performance in real-time and facilitate our map management, we utilize Dynamic i-Octree, an efficient organization of 3D points based on Dynamic Octree to load local map and update the map during the robot's operation. The experiments show that our system can perform stable and accurate localization comparable to state-of-the-art LIO systems. And even if the environment in the prior map changes or the robots traverse between mapped and unmapped areas, our system can still maintain robust and accurate localization without any distinction. Our demo can be found on Blibili (https://www.bilibili.com/video/BV1faZHYCEkZ) and youtube (https://youtu.be/UWn7RCb9kA8) and the program will be available at https://github.com/M-Evanovic/LL-Localizer.