Breaking the Static Assumption: A Dynamic-Aware LIO Framework Via Spatio-Temporal Normal Analysis

📄 arXiv: 2510.22313v1 📥 PDF

作者: Chen Zhiqiang, Le Gentil Cedric, Lin Fuling, Lu Minghao, Qiao Qiyuan, Xu Bowen, Qi Yuhua, Lu Peng

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-25

备注: 8 pages, 7 figures, Accepted to IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于时空法线分析的动态感知LIO框架，解决动态环境下定位难题

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

关键词: 激光雷达惯性里程计 动态环境 点云配准 时空法线分析 迭代最近点 机器人定位 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 传统LIO算法在动态环境中表现不佳，尤其是在几何结构稀疏的场景中，因为它们依赖于静态世界的假设。
  2. 该论文提出了一种动态感知的迭代最近点算法，利用时空法线分析和空间一致性验证来区分静态和动态特征。
  3. 实验结果表明，该方法在具有挑战性的动态环境中，显著优于现有的LIO系统，提升了定位精度。

📝 摘要（中文）

本文旨在解决动态环境中激光雷达惯性里程计(LIO)面临的挑战，传统方法由于静态世界假设而失效。当动态物体占据主导地位，尤其是在几何结构稀疏的环境中，传统LIO算法性能较差。现有的动态LIO方法面临一个根本挑战：准确定位需要可靠地识别静态特征，而区分动态对象又需要精确的姿态估计。本文通过将动态感知直接集成到点云配准过程中来打破这种循环依赖。我们提出了一种新颖的动态感知迭代最近点算法，该算法利用时空法线分析，并辅以有效的空间一致性验证方法来增强静态地图构建。实验评估表明，在具有有限几何结构的具有挑战性的动态环境中，该方法比最先进的LIO系统具有显着的性能改进。代码和数据集可在https://github.com/thisparticle/btsa 获取。

🔬 方法详解

问题定义：传统LIO算法依赖于静态环境假设，在动态场景中性能显著下降。现有动态LIO方法面临“先有鸡还是先有蛋”的问题：准确定位依赖于静态特征的识别，而动态物体识别又需要精确的位姿估计。几何结构稀疏的环境进一步加剧了这一问题。

核心思路：本文的核心思路是将动态感知直接融入到点云配准过程中，打破静态特征识别和位姿估计之间的循环依赖。通过分析点云在时间和空间上的法线变化，区分静态和动态特征，从而提高在动态环境下的定位精度。

技术框架：该框架主要包含以下几个阶段：1) 点云预处理；2) 时空法线分析，用于估计点云的动态性；3) 动态感知迭代最近点(ICP)算法，该算法利用动态性估计结果进行点云配准；4) 空间一致性验证，用于进一步过滤动态点，并优化静态地图构建。整体流程是一个迭代优化的过程，不断更新位姿估计和动态性估计。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了基于时空法线分析的动态感知ICP算法。与传统ICP算法不同，该算法在点云配准过程中考虑了点的动态性，从而能够更准确地估计位姿。此外，空间一致性验证方法进一步增强了静态地图的构建。

关键设计：时空法线分析通过计算点云在时间和空间上的法线变化来估计点的动态性。动态感知ICP算法在传统ICP算法的基础上，引入了动态权重，动态性高的点权重较低，反之亦然。空间一致性验证通过检查点云在不同时间戳下的空间位置一致性来过滤动态点。具体的参数设置和损失函数在论文中有详细描述，但未在摘要中体现。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在具有挑战性的动态环境中，显著优于现有的LIO系统。具体而言，在公开数据集上，该方法在定位精度方面取得了显著提升，尤其是在动态物体较多的场景中。论文提供的代码和数据集也为后续研究提供了便利。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。在这些应用中，环境通常是动态变化的，传统的LIO算法难以保证定位精度。该方法能够提高在动态环境下的定位精度和鲁棒性，从而提升相关应用的性能和用户体验。未来，该方法可以进一步扩展到多传感器融合和三维重建等领域。

📄 摘要（原文）

This paper addresses the challenge of Lidar-Inertial Odometry (LIO) in dynamic environments, where conventional methods often fail due to their static-world assumptions. Traditional LIO algorithms perform poorly when dynamic objects dominate the scenes, particularly in geometrically sparse environments. Current approaches to dynamic LIO face a fundamental challenge: accurate localization requires a reliable identification of static features, yet distinguishing dynamic objects necessitates precise pose estimation. Our solution breaks this circular dependency by integrating dynamic awareness directly into the point cloud registration process. We introduce a novel dynamic-aware iterative closest point algorithm that leverages spatio-temporal normal analysis, complemented by an efficient spatial consistency verification method to enhance static map construction. Experimental evaluations demonstrate significant performance improvements over state-of-the-art LIO systems in challenging dynamic environments with limited geometric structure. The code and dataset are available at https://github.com/thisparticle/btsa.