AF-RLIO: Adaptive Fusion of Radar-LiDAR-Inertial Information for Robust Odometry in Challenging Environments
作者: Chenglong Qian, Yang Xu, Xiufang Shi, Jiming Chen, Liang Li
分类: cs.RO
发布日期: 2025-07-24
💡 一句话要点
提出AF-RLIO，用于复杂环境下雷达-激光雷达-惯性信息自适应融合的鲁棒里程计
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多传感器融合 雷达 激光雷达 惯性导航 里程计 机器人导航 复杂环境 卡尔曼滤波
📋 核心要点
- 现有方法在烟雾、隧道等复杂环境中，依赖单一传感器（如激光雷达或GPS）的定位精度会显著下降，影响机器人导航的稳定性和安全性。
- AF-RLIO的核心思想是融合雷达、激光雷达、IMU和GPS等多传感器信息，利用它们在不同环境下的互补优势，实现更鲁棒的里程计估计。
- 实验结果表明，AF-RLIO在烟雾和隧道等复杂环境中，相较于现有方法，能够更有效地提升里程计的精度和鲁棒性。
📝 摘要（中文）
在机器人导航中，于复杂和动态环境中保持精确的位姿估计和导航至关重要。然而，烟雾、隧道和恶劣天气等环境挑战会显著降低激光雷达或GPS等单传感器系统的性能，从而损害自主机器人的整体稳定性和安全性。为了应对这些挑战，我们提出了一种自适应融合方法AF-RLIO，该方法集成了4D毫米波雷达、激光雷达、惯性测量单元（IMU）和GPS，以利用这些传感器的互补优势，从而在复杂环境中实现鲁棒的里程计估计。我们的方法包括三个关键模块。首先，预处理模块利用雷达数据来辅助激光雷达去除动态点，并确定激光雷达的环境条件何时恶化。其次，动态感知多模态里程计选择合适的点云数据进行扫描到地图匹配，并使用迭代误差状态卡尔曼滤波器将其与IMU紧密耦合。最后，因子图优化模块平衡里程计和GPS数据之间的权重，构建用于优化的位姿图。所提出的方法已经在数据集上进行了评估，并在真实世界的机器人环境中进行了测试，证明了其在烟雾和隧道等具有挑战性的条件下的有效性和优于现有方法的优势。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决复杂环境下，例如烟雾、隧道等场景中，由于激光雷达等传感器性能下降，导致机器人里程计精度降低的问题。现有方法通常依赖单一传感器，无法有效应对这些挑战，导致定位不准确，导航失败。
核心思路：论文的核心思路是利用多传感器融合的优势，特别是雷达在恶劣环境下的穿透能力，辅助激光雷达进行动态点去除和环境退化检测。通过自适应地融合雷达、激光雷达、IMU和GPS数据，构建一个更鲁棒的里程计系统。
技术框架：AF-RLIO包含三个主要模块：1) 预处理模块：利用雷达数据辅助激光雷达去除动态点，并判断激光雷达的环境退化情况。2) 动态感知多模态里程计：选择合适的点云数据进行scan-to-map匹配，并使用迭代误差状态卡尔曼滤波器（Iterative Error State Kalman Filter）将点云数据与IMU紧耦合。3) 因子图优化模块：平衡里程计和GPS数据之间的权重，构建位姿图进行优化。
关键创新：该方法最关键的创新在于雷达数据在激光雷达里程计中的应用。传统方法通常只使用激光雷达和IMU，而AF-RLIO利用雷达的特性，在预处理阶段辅助激光雷达，提高了在恶劣环境下的定位精度。此外，动态感知多模态里程计能够根据环境条件自适应地选择合适的点云数据，进一步提升了系统的鲁棒性。
关键设计：预处理模块中，雷达数据被用于检测和去除动态点，减少动态物体对激光雷达里程计的影响。动态感知多模态里程计使用迭代误差状态卡尔曼滤波器进行紧耦合，融合IMU的高频信息和激光雷达的几何信息。因子图优化模块通过调整里程计和GPS数据的权重，进一步优化位姿估计。具体的参数设置和权重调整策略在论文中可能包含更详细的描述（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在数据集和真实机器人环境中进行了实验验证，结果表明AF-RLIO在烟雾和隧道等复杂环境下，相较于现有方法，能够显著提升里程计的精度和鲁棒性。具体的性能提升数据（例如，定位误差降低百分比）在摘要中未提及，需要在论文正文中查找（未知）。
🎯 应用场景
AF-RLIO在多种机器人应用场景中具有潜力，例如：矿井勘探机器人、隧道巡检机器人、灾后救援机器人等。这些场景通常光照条件差、烟雾弥漫或存在其他干扰，传统定位方法难以有效工作。AF-RLIO的多传感器融合方案能够显著提升机器人在这些复杂环境下的定位精度和导航能力，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
In robotic navigation, maintaining precise pose estimation and navigation in complex and dynamic environments is crucial. However, environmental challenges such as smoke, tunnels, and adverse weather can significantly degrade the performance of single-sensor systems like LiDAR or GPS, compromising the overall stability and safety of autonomous robots. To address these challenges, we propose AF-RLIO: an adaptive fusion approach that integrates 4D millimeter-wave radar, LiDAR, inertial measurement unit (IMU), and GPS to leverage the complementary strengths of these sensors for robust odometry estimation in complex environments. Our method consists of three key modules. Firstly, the pre-processing module utilizes radar data to assist LiDAR in removing dynamic points and determining when environmental conditions are degraded for LiDAR. Secondly, the dynamic-aware multimodal odometry selects appropriate point cloud data for scan-to-map matching and tightly couples it with the IMU using the Iterative Error State Kalman Filter. Lastly, the factor graph optimization module balances weights between odometry and GPS data, constructing a pose graph for optimization. The proposed approach has been evaluated on datasets and tested in real-world robotic environments, demonstrating its effectiveness and advantages over existing methods in challenging conditions such as smoke and tunnels.