Adaptive Motorized LiDAR Scanning Control for Robust Localization with OpenStreetMap

📄 arXiv: 2509.11742v1 📥 PDF

作者: Jianping Li, Kaisong Zhu, Zhongyuan Liu, Rui Jin, Xinhang Xu, Pengfei Wan, Lihua Xie

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-15

💡 一句话要点

提出基于OpenStreetMap引导的自适应激光雷达扫描控制，提升定位鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 激光雷达定位 OpenStreetMap 自适应扫描 模型预测控制 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有电动激光雷达系统常采用恒速扫描，忽略场景结构和地图信息，导致资源浪费和定位精度下降。
  2. 本文提出一种自适应激光雷达扫描框架，结合OSM全局先验和局部可观测性预测，优化扫描策略。
  3. 实验结果表明，与恒速扫描相比，该方法显著降低了轨迹误差，验证了其在复杂环境中定位的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于OpenStreetMap (OSM)引导的自适应激光雷达扫描框架，旨在提高定位的鲁棒性。利用OSM提供的轻量级全局先验（如建筑物轮廓）可以增强机器人导航的全局一致性。然而，OSM通常不完整或过时，限制了其在实际部署中的可靠性。同时，激光雷达的视场(FoV)有限，通常采用电动旋转来实现全景覆盖。现有的电动激光雷达系统通常采用恒速扫描，忽略了场景结构和地图先验，导致在特征稀疏区域浪费资源并降低定位精度。为了解决这些问题，我们结合全局先验和局部可观测性预测，提出了一种自适应激光雷达扫描方法。具体来说，我们使用不确定性感知的模型预测控制，并增加了一个OSM感知项，根据场景相关的可观测性和OSM特征的空间分布自适应地分配扫描资源。该方法在ROS中实现，并使用电动激光雷达里程计后端在仿真和真实环境中进行了评估。结果表明，与恒速基线相比，轨迹误差显著降低，同时保持了扫描的完整性。这些发现突出了将开源地图与自适应激光雷达扫描相结合，以在复杂环境中实现鲁棒和高效定位的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在机器人定位过程中，由于OpenStreetMap (OSM)地图信息不完整或过时，以及传统激光雷达恒速扫描方式效率低下的问题。现有方法无法充分利用地图先验信息，且在特征稀疏区域浪费扫描资源，导致定位精度下降。

核心思路：论文的核心思路是结合OSM提供的全局先验信息和局部环境的可观测性预测，通过自适应地调整激光雷达的扫描速度和角度，优化扫描策略。该方法旨在提高定位的鲁棒性和效率，减少在无信息区域的扫描，并将更多资源分配给包含关键特征的区域。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) OSM地图数据获取与处理；2) 基于激光雷达数据的局部环境可观测性预测；3) 不确定性感知的模型预测控制(MPC)，其中包含一个OSM感知项，用于指导扫描策略；4) 电动激光雷达控制系统，根据MPC的输出调整扫描速度和角度；5) 激光雷达里程计后端，用于估计机器人位姿。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于将全局地图先验信息（OSM）与局部环境的可观测性预测相结合，用于指导激光雷达的自适应扫描。与传统的恒速扫描方法相比，该方法能够根据环境特征和地图信息动态调整扫描策略，从而提高定位精度和效率。

关键设计：关键设计包括：1) OSM感知项的设计，用于衡量OSM特征对定位的贡献；2) 不确定性感知的模型预测控制器的设计，用于优化扫描策略，同时考虑环境的不确定性；3) 局部环境可观测性预测方法，用于评估不同扫描角度下可观测到的特征数量和质量。具体的参数设置和损失函数细节在论文中进行了详细描述（未知）。

📊 实验亮点

论文在校园道路、室内走廊和城市环境中进行了仿真和真实实验。实验结果表明，与恒速扫描基线相比，该方法在保持扫描完整性的前提下，显著降低了轨迹误差。具体的性能提升数据在论文中进行了详细展示（未知），证明了该方法在复杂环境中定位的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、无人机巡检等领域。通过结合开源地图和自适应激光雷达扫描技术，可以提高机器人在复杂环境中的定位精度和鲁棒性，降低对高精度地图的依赖，并提升系统的整体效率。该技术在智慧城市、物流配送、安防监控等领域具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

LiDAR-to-OpenStreetMap (OSM) localization has gained increasing attention, as OSM provides lightweight global priors such as building footprints. These priors enhance global consistency for robot navigation, but OSM is often incomplete or outdated, limiting its reliability in real-world deployment. Meanwhile, LiDAR itself suffers from a limited field of view (FoV), where motorized rotation is commonly used to achieve panoramic coverage. Existing motorized LiDAR systems, however, typically employ constant-speed scanning that disregards both scene structure and map priors, leading to wasted effort in feature-sparse regions and degraded localization accuracy. To address these challenges, we propose Adaptive LiDAR Scanning with OSM guidance, a framework that integrates global priors with local observability prediction to improve localization robustness. Specifically, we augment uncertainty-aware model predictive control with an OSM-aware term that adaptively allocates scanning effort according to both scene-dependent observability and the spatial distribution of OSM features. The method is implemented in ROS with a motorized LiDAR odometry backend and evaluated in both simulation and real-world experiments. Results on campus roads, indoor corridors, and urban environments demonstrate significant reductions in trajectory error compared to constant-speed baselines, while maintaining scan completeness. These findings highlight the potential of coupling open-source maps with adaptive LiDAR scanning to achieve robust and efficient localization in complex environments.