I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Ro bo t ics a nd   Aut o m a t io ( I J RA)   Vo l.  1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 ,   p p .   52 ~ 62   I SS N:  2722 - 2 5 8 6 DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i jr a . v 1 5 i 1 . pp 52 - 62           52       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij r a . ia esco r e. co m   IST D - LI O M D ir ect  LiD AR - i nerti a l odo metry a nd  ma pping   with  in tensi ty - en ha nced stable  t ria ng le descrip to r       L ix ia o   Ya ng 1 ,   Sh eng   H ua 1 ,   Yo ub ing   F eng 1 ,   Sh a ng zo ng   Ya ng 2 ,   J ie  Wa ng 3   1 O c e a n   C o l l e g e ,   Ji a n g s u   U n i v e r si t y   o f   S c i e n c e   a n d   Te c h n o l o g y ,   Z h e n j i a n g ,   C h i n a   2 C o m p u t e r   C o l l e g e ,   J i a n g s u   U n i v e r si t y   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   Z h e n j i a n g ,   C h i n a   3 S c h o o l   o f   M a t e r i a l s   S c i e n c e   a n d   Te c h n o l o g y ,   S h a n g h a i   U n i v e r s i t y ,   S h a n g h a i ,   C h i n a       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   J u l   12 2 0 2 5   R ev is ed   No v   21 2 0 2 5   Acc ep ted   Feb   9 2 0 2 6       To   a d d re ss   th e   c u m u lati v e   d rift   p ro b lem   o li g h d e tec ti o n   a n d   ra n g i n g   (Li DA R) - in e rti a o d o m e try   (LI O)   in   lo n g - d u ra ti o n   l o c a li z a ti o n   a n d   m a p p in g   tas k s,  th is  p a p e p ro p o se a   Li D AR - in e rti a o d o m e try   a n d   m a p p i n g   sy ste m ,   in ten sit y - e n h a n c e d   sta b le  tri a n g l e   d e sc rip to r - L iDAR - in e rti a o d o m e try   a n d   m a p p in g   (IS TD - LIOM ) ,   b a se d   o n   t h e   in ten si ty - e n h a n c e d   sta b l e   tri a n g le   d e sc rip to r   (IS TD).   T h is  s y ste m ,   b u il t   o n   th e   F AST - LIO 2   fro n t - e n d   a rc h it e c tu re ,   a c h iev e g l o b a c o n siste n c y   lo c a li z a ti o n   t h ro u g h   l o o p   c lo su r e   d e tec ti o n   a n d   g l o b a l   o p ti m iza ti o n .   F irst,   we   d e sig n   t h e   IS TD   d e s c rip to r   b y   c o m b in i n g   g e o m e tri c   d e sc rip t o rs  o tri a n g les   (in c lu d i n g   v e rtex   p lan e   n o rm a l   v e c to rs an d   e d g e   len g t h s) wit h   lo c a in ten sity   d istri b u ti o n   d e sc rip t o rs t o   fo r m   a   c o m p a c t,   ro tatio n - i n v a ria n f e a tu re   re p re se n tatio n .   Ne x t,   a n   a d a p ti v e   k e y fra m e   m a n a g e m e n m e c h a n ism   is  c o n stru c ted ,   w h ich   fi lt e rs  k e y fra m e b a se d   o n   i n ter - fra m e   re lativ e   p o se a n d   g e n e ra tes   a   d e sc rip to r   d a tab a se .   h y b rid   re tr iev a stra teg y   is  t h e n   p r o p o se d ,   w h ich   c o m b in e d e sc rip to r   sim i larity   m a tch in g   a n d   sp a ti a d istan c e   fil terin g ,   f o rm in g   a n   e fficie n lo o p   c lo su re   c a n d id a te  re c o g n it io n   m e c h a n ism .   Afte a p p ly in g   p la n e   it e ra ti v e   c lo se st  p o i n (ICP re fi n e m e n a n d   g e o m e tri c - in ten sity   c o n siste n c y   v a li d a ti o n ,   t h e   lo o p   c lo s u re   c o n stra in ts  a re   in teg ra ted   in t o   a   p o se   g ra p h   o p ti m iza ti o n   fra m e wo rk ,   c o rre c t in g   o d o m e try   d rif t.   Ex p e rime n ts  o n   th e   KITT d a tas e d e m o n stra te  th a th e   I S TD - LIOM   s y ste m   sig n ifi c a n tl y   e n h a n c e m a p   g lo b a c o n siste n c y   wh il e   m a in tain i n g   re a l - ti m e   c o m p u tati o n a l   p e rfo rm a n c e .   K ey w o r d s :   L I DAR in ten s ity   L o o p   d etec tio n   Sen s o r   f u s io n   Simu ltan eo u s   lo ca lizatio n   a n d   m ap p in g   T r ian g u lar   d escr ip to r   T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Yo u b in g   Fen g   Oce an   C o lleg e,   J ian g s u   Un iv e r s ity   o f   Scien ce   an d   T ec h n o lo g y   2   Me n g x i Ro ad ,   J in g k o u   Dis tr ict,   Z h en jian g ,   J ian g s u   2 1 2 0 0 0 ,   C h in a   E m ail:  y zf y b @ ju s t.e d u . cn       1.   I NT RO D UCT I O N   L ig h d etec tio n   an d   r an g in g   ( L iDAR ) - in er tial  o d o m etr y   ( L I O)   [ 1 ] [ 4 ]   an d   L iDAR - in er tial  o d o m etr y   an d   m ap p i n g   ( L I OM )   [ 5 ] [ 8 ]   h av g ain ed   s ig n if ica n p r o m in en ce   in   th f ield s   o f   r o b o tic  n av ig atio n   an d   au to n o m o u s   d r iv in g   in   r ec en y ea r s .   T h ese  tech n o lo g ies  en a b le  r ea l - tim en v ir o n m en tal  p er ce p tio n   an d   m ap   co n s tr u ctio n   b y   f u s in g   d ata  f r o m   lig h d etec tio n   a n d   r a n g in g   ( L iDAR )   an d   i n er tial  m ea s u r em en u n its   ( I MU ) .   T h is   m u lti - s en s o r   f u s io n   a p p r o ac h   n o o n ly   en h a n ce s   th e   a cc u r ac y   an d   r o b u s tn ess   o f   lo ca lizatio n   b u t   also   p r o v id es a   f o u n d atio n al  f r am e wo r k   f o r   n a v ig atio n .   T h in cr e asin g   ap p licatio n   o f   L I an d   L I OM   tech n o lo g ies  in   au to n o m o u s   d r iv in g   [ 9 ] ,   [ 1 0 ] ,   u n m an n e d   ae r ial  v eh icle s   ( UAVs)   [ 1 1 ] ,   [ 1 2 ] ,   a n d   r o b o tics   h ig h lig h th eir   g r o win g   im p o r ta n ce ,   o f f er in g   p o wer f u tech n ical  s u p p o r f o r   ac h iev in g   au to n o m o u s   n av ig atio n   a n d   en v ir o n m en tal  p er ce p tio n .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       I S TD - LIO M :   Dir ec LiDAR - in erti a l o d o metry  a n d   ma p p in g   w ith   in ten s ity - en h a n ce d   s ta b le     ( Lixia o   Ya n g )   53   L I o f f e r s   s ig n if ica n ad v a n tag f o r   a u to n o m o u s   r o b o ts   [ 1 3 ]   o p e r atin g   i n   d y n am ic   en v ir o n m e n ts   b y   co m b i n in g   L iDAR 's  p r ec is g eo m etr ic  s en s in g   with   th h ig h - f r e q u en c y   m o tio n   tr ac k in g   p r o v id ed   b y   I MU s .   Ho wev er ,   d r if er r o r s   s till   em er g o v er   ex ten d e d   p er i o d s   o f   o p e r atio n .   T h ese  er r o r s   a r is d u to   f ac to r s   s u ch   as  s en s o r   n o is e,   e n v ir o n m en tal  ch an g es,  an d   th e   in h e r en ac cu m u latio n   o f   er r o r s   w ith in   th al g o r ith m   its elf .   C u m u lativ d r if ca n   d eg r ad e   th r o b o t' s   lo ca lizatio n   ac cu r ac y   a n d   m ap   q u ality ,   th u s   lim itin g   its   p er f o r m an ce   in   lo n g - d is tan ce   n av ig atio n   a n d   co m p lex   en v ir o n m en ts .   So m s tu d ies  h av a d d r ess ed   th is   is s u b y   u s in g   l o o p   clo s u r e   d etec ti o n   to   id e n tify   wh en   r o b o r ev is its   p r ev io u s ly   en c o u n te r ed   lo ca tio n ,   t h er eb y   elim in atin g   cu m u lativ er r o r s   th r o u g h   r eg is tr atio n   an d   im p r o v i n g   th co n s is ten cy   o f   lo ca lizatio n   an d   m ap p in g .   E ar ly   l o o p   cl o s u r m eth o d s   p r im a r ily   r elied   o n   d is tan ce   m etr ics,  co m p ar in g   th cu r r en m ap   with   h is to r ical  m ap s   to   d etec lo o p s .   W h ile  s im p le  an d   in tu itiv e,   th is   ap p r o ac h   is   p r o n to   f alse  p o s itiv es  an d   m is s ed   d etec tio n s   in   co m p lex   en v ir o n m en ts .   T o   im p r o v th e   r ec all  r ate  o f   lo o p   clo s u r d et ec tio n ,   r esear ch er s   h av p r o p o s ed   v ar io u s   d escr ip to r s   to   ex tr ac s p atial  s tr u ctu r al  f ea tu r es  f r o m   L iDAR   p o in clo u d s .   B y   r etr iev in g   s im ilar   d escr ip to r s   f r o m   d atab ase,   lo o p   clo s u r e   f r am es  ca n   b e   id en tifie d   with   lo co m p u tatio n al  co s t.   Scan   c o n tex t   [ 1 4 ]   is   p o in cl o u d   d escr ip tio n   alg o r ith m   wh o s co r id ea   is   to   p r o ject  3 p o in clo u d   d ata  in to   2 p o lar   co o r d i n ate  s p ac e,   f o r m in g   r in g - s ec to r   m atr ix .   Du e   to   th u s o f   p o lar   co o r d in ates,  s im ilar   s ce n es  ca n   s till   b m atch ed   b y   h o r izo n tally   s h if ti n g   th m atr ix ,   ev en   wh e n   th p o in clo u d   d ata  co n tain s   an g u lar   d ev iatio n s .   Scan   c o n tex t++   [ 1 5 ]   is   an   im p r o v ed   v er s io n   o f   s ca n   c o n tex t ,   wh ich   en h an ce s   th e   d is cr im in ativ p o we r   an d   r o b u s tn ess   o f   th e   d escr ip to r   b y   i n tr o d u ci n g   m o r e   s o p h is ticated   f ea tu r en c o d in g   tech n iq u es .   B in ar y   tr ee   c o d e   ( B T C )   [ 1 6 ]   is   an   al g o r ith m   d esig n ed   f o r   en v i r o n m e n r e co g n itio n   an d   lo o p   clo s u r d etec tio n   u s in g   L iDAR   p o in clo u d   d ata.   I co n s tr u cts  b in ar y   tr ee   s tr u ctu r to   r ep r esen p o in clo u d   d ata  ef f icien tly   an d   m atch   it,  en ab lin g   f ast  en v ir o n m en r ec o g n itio n   a n d   lo o p   d etec tio n .   R ef er en ce   [ 1 7 ]   p r o p o s es  g lo b al  d escr ip to r   f o r   3 D   p lace   r ec o g n itio n ,   wh er th c o r e   id ea   is   t o   d escr ib e   lo ca k ey   p o in ts   in   th 3 p o in clo u d   u s in g   t h ed g e   len g t h s   an d   an g les   o f   t r ian g les,  th er e b y   ac h ie v in g   e f f icien p lace   r ec o g n itio n   an d   l o o p   cl o s u r d etec tio n .   Alth o u g h   ex is tin g   d escr ip to r - b ased   m eth o d s   ca n   p e r f o r m   r ap id   lo o p   clo s u r d etec tio n   [ 1 8 ] [ 2 0 ] th ey   s till   s u f f er   f r o m   m is s ed   d etec tio n s   an d   f alse  p o s itiv es  in   co m p lex   e n v ir o n m en ts .   T o   f u r th er   en h an ce   lo o p   clo s u r d etec tio n   p e r f o r m an ce ,   th is   p ap er   p r o p o s es  s ev er al  i m p r o v e m en ts .   W d esig n   th in ten s ity - en h an ce d   s tab le  tr ian g le  d escr ip to r   ( I ST D) ,   wh ich   in n o v ativ ely   in teg r ates  tr ian g u lar   g eo m etr ic   d e s cr ip to r b ased   o n   v er tex   p lan n o r m al  v ec t o r s   an d   ed g len g th   f ea tu r es with   lo ca in ten s ity   d is tr ib u tio n   d escr ip to r   to   co n s tr u ct  co m p ac t,  r o tatio n - in v ar ian f ea tu r r ep r esen tati o n .   T h is   m u ltimo d al  f u s ed   d escr ip to r   en h a n ce s   tr ad itio n al  g eo m etr ic  s tr u ct u r e s   b y   in co r p o r atin g   i n ten s ity   in f o r m atio n ,   th er eb y   s ig n if ican tl y   im p r o v in g   s ce n e   d is cr im in ab ilit y .   Fu r th e r m o r e ,   th is   p ap e r   p r o p o s es  th L iDAR   SLAM   f r am ewo r k   I STD - L I OM ,   wh ic h   in teg r ates  d y n am ic  k ey f r a m e   m an ag em en t,   d escr ip to r   m atch in g ,   an d   d is tan ce - co n s tr ain ed   lo o p   cl o s u r d etec tio n   to   b u ild   g lo b ally   co n s is ten b ac k - en d   o p tim izat io n   s y s tem .   B ased   o n   th FA ST - L I O2   [ 2 1 ]   f r o n t   en d ,   th f r am ewo r k   ex tr ac ts   d escr ip to r s   f r o m   ea ch   k ey f r a m b y   f u s in g   in ten s ity   an d   g eo m etr ic  f ea tu r es.  I t   th en   p er f o r m s   lo o p   clo s u r ca n d id ate  id en tific atio n   th r o u g h   d escr ip t o r   s im ilar ity   m a tch in g   an d   s p atial  p r o x im ity   c o n s tr ain ts ,   ef f ec tiv ely   s u p p r ess in g   o d o m etr y   d r if t   o v er   lo n g - ter m   s eq u en ce s   an d   g r ea tly   en h an cin g   o v er all  s y s tem   co n s is ten cy .   E x p er im en tal  r esu lts   o n   th KI T T I   0 5 /0 7 /0 8   d atasets   [ 2 2 ] ,   [ 2 3 ]   d em o n s tr ate  th at  th I STD - L I OM   s y s tem ,   t h r o u g h   h ig h - p r e cisi o n   lo o p   cl o s u r d etec tio n   an d   f ac t o r   g r ap h   o p tim izatio n ,   s ig n if ican tly   im p r o v es  lo ca liz atio n   ac cu r ac y   an d   e n h an ce s   th g lo b al  co n s is ten cy   o f   lar g e - s ca le  p o in clo u d   m ap s ,   p r o v id in g   r eliab le  tech n ical  s u p p o r t f o r   au t o n o m o u s   n av ig atio n   in   c o m p lex   en v ir o n m en ts .   T h r em ain d er   o f   th is   p ap er   is   o r g an ize d   as  f o llo ws.  Sectio n   I I   in tr o d u ce s   an d   an aly ze s   th e   p r o p o s ed   m eth o d .   Sectio n   I I I   p r esen ts   th ex p er im e n tal  r esu lts   o n   th KI T T I   d ataset,   an d   Sectio n   I co n clu d es  th is   wo r k .       2.   M E T H O DO L O G Y   2 . 1 .     F r a m ewo r k   o v er v iew   As  s h o wn   in   Fig u r 1 ,   th e   s y s tem   f r am ewo r k   p r esen te d   in   th is   p ap er   is   a   co m p lete   SLAM   s y s tem   th at  in clu d es  b o th   f r o n t - en d   L I a n d   b ac k - en d   f a cto r   g r ap h   o p tim izatio n .   T h e   f r o n t   en d   is   b ased   o n   th e   FAST - L I O2   ar ch itectu r e,   u til izin g   an   iter ativ Kalm an   f il ter - b ased   s tate  esti m atio n   m eth o d   to   ac h iev tig h tly   co u p led   f u s io n   o f   L iDAR   an d   I MU   d ata.   Af ter   p r o c ess in g   ea ch   L iDAR   f r am e,   th f r o n t - en d   m o d u le   tr an s m its   th u n d is to r ted   p o in clo u d   an d   its   co r r esp o n d in g   p o s esti m ate  to   th e   b ac k   en d   f o r   l o o p   clo s u r e   d etec tio n   an d   g lo b al  o p tim izatio n .   T h e   b ac k - en d   m o d u le  a d ap tiv ely   s elec ts   k ey f r am es  b ased   o n   th e   r elativ e   p o s ch an g es  an d   tim e   in ter v als.  Fo r   ea ch   n ewly   s elec ted   k ey f r am e ,   th e   s y s tem   ac cu m u lates  p o in cl o u d s   f r o m   all  f r am es  b etwe en   t h cu r r en an d   p r e v io u s   k ey f r am es,  f o llo wed   b y   v o x el - b ased   d o wn   s am p lin g   t o   f o r m   an   e n h an ce d   p o i n clo u d   with   r ich er   s p atial  in f o r m atio n .   T h is   ac cu m u latio n   s tr ateg y   e f f ec tiv ely   ex p a n d s   th s p atial  co v er ag e   o f   s in g le  f r am e   p o in t   clo u d ,   p r o v id in g   m o r co m p r eh e n s iv en v ir o n m en ta l   r ep r esen tatio n   f o r   s u b s eq u en t   d escr ip to r   g e n er atio n   an d   l o o p   clo s u r d etec tio n .   I also   s ig n if ican tly   r e d u ce s   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 :   52 - 62   54   th p r o b a b ilit y   o f   m is m atch es  ca u s ed   b y   th v iewp o in lim itatio n s   o f   in d iv id u al  p o in clo u d s .   B ased   o n   th en h an ce d   p o in clo u d ,   th b ac k - en d   m o d u le  e x tr ac ts   I STD  d escr ip to r s .   I t   b u ild s   a   d escr i p to r   d atab ase  wh ile  also   r ec o r d in g   th r elativ p o s co n s tr ain ts   b etwe en   k ey f r a m es  as  th in itial  ed g es  in   th f ac to r   g r ap h .   T h e   lo o p   clo s u r d etec tio n   m o d u le  id en tifie s   p o ten tial  lo o p   cl o s u r ca n d id ates  th r o u g h   d u al - p ath   ca n d id ate   f r am s elec tio n   m ec h an is m ,   w h ich   co m b in es  d escr ip t o r   s im ilar ity   m atch in g   with   s p atial  d is tan ce   co n s tr ain ts .   T h ese  ca n d id ates  ar th e n   v e r if ied   f o r   g eo m etr ic  co n s is ten cy   u s in g   p o in t - to - p lan iter ativ clo s est  p o in t   ( I C P )   r eg is tr atio n   alg o r ith m .   L o o p   clo s u r co n s tr ain ts   th at  m ee th g eo m etr ic  co n s is ten cy   cr iter ia  ar ad d ed   to   th f ac to r   g r a p h ,   a n d   th e   g l o b al  p o s es  ar c o r r ec ted   th r o u g h   n o n lin ea r   o p tim izatio n .   Fin ally ,   th s y s tem   r e - r eg is ter s   th k ey f r am p o in c lo u d s   u s in g   th o p tim ized   p o s tr ajec to r y ,   g en er atin g   g lo b ally   co n s is ten 3 D   L I DAR p o in ts   m ap .           Fig u r 1 .   Sy s tem   o v er v iew  o f   I STD       2 . 2 .     S ta b le tria n g le d e sc r ip to r   I n s p ir ed   b y   [ 2 4 ] ,   to   im p r o v s eg m en tatio n   s tab ilit y ,   lo o p   clo s u r d etec tio n   is   p er f o r m ed   o n   k ey f r am es,  wh ic h   co n s is o f   p o in ts   ac cu m u lated   f r o m   s ev e r al  co n s ec u tiv s ca n s ,   th u s   r e s u ltin g   in   in cr ea s ed   p o in clo u d   d e n s ity   r eg ar d les s   o f   th s p ec if ic  L iDA R   s ca n n in g   p atter n .   Sp ec if ically ,   we  u tili ze   L iDA R   o d o m etr y   [ 2 5 ]   to   r eg is ter   ea c h   n ew  in p u p o in clo u d   with   th cu r r en k e y f r am e .   New   k ey f r am es  ar cr ea ted   wh en   th n u m b er   o f   s u b f r am e s   ac cu m u lates to   ce r tain   th r e s h o ld .     2 . 2 . 1 .   L I DAR  p la ne  a nd   k ey   po ints det ec t io n   Fo r   g iv en   k e y f r am e   o f   th e   p o in clo u d ,   p lan e   d etec tio n   is   i n itially   p er f o r m ed   u s in g   r e g io n   g r o win g .   Sp ec if ically ,   th en tire   p o in c lo u d   is   d iv id ed   in to   v o x els  o f   g iv en   s ize  ( e. g . ,   1   m ) .   E ac h   v o x el  co n tain s   s et  o f   p o i n ts   ( = 1 , . . . . , ) ,   an d   th co v a r ian ce   m atr ix   o f   t h p o i n ts   is   co m p u t ed :     = 1 ; = 1 ( ) = 1 = 1 ( )   ( 1 )     L et    r ep r esen t th k - th   lar g est eig en v alu o f   m atr ix   .   T h p la n cr iter io n   is   d e f in ed   as:     3 < 1  2 > 2     wh e r e   t h d e f au lt  v al u es f o r   1   a n d   2   ar 0 . 0 1   a n d   0 . 0 5 ,   r es p e cti v el y .   Usi n g   t h is   c r it er i o n ,   we  c an   d ete r m in i f   th e   p o i n ts   wit h i n   th v o x el  f o r m   a   p la n e .   I f   s o ,   t h v o x el  is   l ab ele d   as  a   p la n e   v o x el .   S ta r ti n g   f r o m   a n y   p la n e   v o x el ,   a   p la n is   i n it iali ze d ,   a n d   t h e   p la n is   e x p a n d e d   b y   s ea r c h i n g   f o r   a d ja ce n t   v o x e ls .   I f   an   a d j ac en v o x el   b el o n g s   to   t h e   s am p l an e   ( w it h   th e   s a m e   p la n e' s   n o r m a d i r e cti o n   an d   d is ta n ce   b el o w   a   t h r esh o l d ) ,   it   is   a d d e d   to   t h e   g r o wi n g   p l a n e .   Ot h e r w is e,   i f   t h e   a d ja ce n t   v o x el   d o es   n o t   b el o n g   to   t h e   s a m e   p la n e ,   it   is   ad d ed   t o   t h b o u n d a r y   v o x el   lis t   o f   t h g r o win g   p la n e .   T h is   p r o ce s s   is   r e p e ate d   u n til   a ll   a d j ac en v o x el s   h a v e   b e en   ad d ed   o r   th e   b o u n d ar y   v o x els   a r r e a ch ed .   F o r   b o u n d a r y   v o x e ls ,   th e   p o i n ts   t h e y   c o n t ai n   a r e   p r o j ec te d   o n to   t h e   co r r es p o n d i n g   p l an e.   F o r   ea c h   p l a n e ,   w cr ea t an   i m a g e   w h e r e   t h e   im a g p l a n c o i n ci d e s   wit h   th d e te cte d   p la n e,   a n d   e ac h   p i x el  r e p r es en ts   t h e   m ax im u m   d is t an ce   o f   p o i n ts   c o n tai n ed   wit h i n   t h e   b o u n d a r y   v o x e ls   o f   t h e   p la n e.   A   k e y   p o i n is   th en   s e le cte d   as  th p o i n t   wi th   t h e   l ar g e s p i x el   v al u e   w it h i n   i ts   5 × 5   n e ig h b o r h o o d .     2 . 2 . 2 .   T ria ng ula des cr ipto co ns t ruct io n   Usi n g   th k e y   p o in ts   ex tr ac t ed   f r o m   th e   k e y f r am es,  a   k - tr ee   is   co n s tr u cte d ,   a n d   2 0   n ea r est   n eig h b o r s   ar s ea r ch ed   f o r   ea ch   p o in to   f o r m   tr ian g u lar   d escr ip to r s .   R ed u n d an d escr ip to r s   with   id en tical   ed g len g th s   ar r em o v ed .   E ac h   tr ian g u lar   d escr ip t o r   co n s is ts   o f   th r ee   v er tices  1 2 ,   an d   3 ,   alo n g   with   th eir   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       I S TD - LIO M :   Dir ec LiDAR - in erti a l o d o metry  a n d   ma p p in g   w ith   in ten s ity - en h a n ce d   s ta b le     ( Lixia o   Ya n g )   55   co r r esp o n d in g   p r o jecte d   n o r m al  v ec to r s   1 2   an d   3 .   Ad d itio n ally ,   th v er tices  o f   th tr ian g le  ar ar r an g e d   in   d escen d in g   o r d er   o f   ed g e   len g th s   ( s ee   Fig u r 2 ) .   T h is   ed g len g th   s o r tin g   en s u r es th at   12 23 13 .           Fig u r 2 .   T r ian g u la r   d escr ip to r       2 . 3 .     L o ca inte ns it y   f e a t ure  ex t ra ct io n   Alth o u g h   tr ian g u lar   d escr ip to r s   ar ca p ab le  o f   ca p tu r in g   s p atial  s tr u ctu r al  f ea tu r es,  th ey   ar e   p r o n to   m is m atch es  in   r eg io n s   with   g e o m etr ically   s im ilar   s tr u ctu r es.   L iDAR   in ten s ity   in f o r m atio n ,   wh ich   r ef lects  th e   s u r f ac r ef lecta n ce   ch ar ac ter is tics   o f   o b jects,  ca n   d is tin g u is h   b etwe en   d if f er en m ater ials .   T h er ef o r e,   in ten s ity   in f o r m atio n   is   in co r p o r ated   t o   en h an ce   th e   d is cr im in ativ p o wer   o f   th d escr ip to r s   in   s im il ar   s ce n es.  Fo r   ea ch   v er tex   o f   th e   tr ian g u lar   d escr ip to r ,   a   lo ca in ten s ity   d escr ip to r   is   co n s tr u cted .   I n   t h d ir ec tio n   o f   th p lan e   co n tain in g   th e   v er tex ,   th e   in ten s ity   d is tr ib u tio n   ac r o s s   d if f e r en h eig h t   lev els  r e f lects  th m ater ial  ch ar ac ter is tics   o f   th f ea tu r e   in   th v er tical  d ir ec tio n ,   th e r eb y   im p r o v in g   its   d is tin ctiv en ess .   Sp ec if ically ,   d if f er en o b jects  s u ch   as  b u il d in g s ,   v eg etatio n ,   an d   o th er   p r o tr u s io n s   ex h ib it  d is tin ct  in ten s ity   d is tr ib u tio n s   alo n g   th h eig h d ir ec tio n .     2 . 3 . 1 .   Ve rt ic a l   s a m p lin g   s t r a t eg y   des i g n   Giv en   k ey   p o in t     an d   th u n i n o r m al   v ec to r     o f   th e   p lan e   it  r esid es  o n ,   a   v er tical  s am p lin g   ax is   is   co n s tr u cted   alo n g   th d ir e ctio n   o f   th e   n o r m al  v ec to r .   L et  th v er tical  s am p lin g   r a n g b d en o te d   as  [  ]   an d   th s am p lin g   in ter v al  as  .   T h to tal  n u m b er   o f   s am p lin g   lay er s   is   g iv en   b y :     = 2   ( 2 )     Fo r   th - th   s am p lin g   lay er   ( = 1 , 2 , . . . , ) ,   its   s p atial  p o s itio n   is   d ef in ed   as   ( 3 ) .     = + ( + 1 2 )   ( 3 )     T h is   f o r m u la  e n s u r es th at  th s am p lin g   lay er s   ar s y m m et r ically   d is tr ib u ted   ar o u n d   th k e y   p o in i v ,   with   th ce n tr al  lay er   ( = + 1 2 )   co r r esp o n d in g   to   th p o s itio n   o f   th k ey   p o in t,  t h u s   p r eser v in g   th s p atial  s y m m etr y   o f   th lo ca l in te n s ity   f ea tu r es.     2 . 3 . 2 .   I nte ns it y   f ea t ure  a g g re g a t io n m ec ha nis m   At  ea ch   s am p lin g   lay er   ,   s p h er ical  n eig h b o r h o o d   with   r ad i u s     is   d ef in ed   as:     = { | }   ( 4 )     wh er   d en o tes  th e   in p u t   p o i n clo u d .   T h is   n ei g h b o r h o o d   d esig n   s tr ik es  b ala n ce   b etwe en   s p atial  r eso lu tio n   an d   co m p u tatio n al  ef f icien c y ,   en s u r in g   s u f f icien lo ca in t en s ity   in f o r m atio n   is   ca p tu r e d   wh ile  m itig atin g   n o is in tr o d u ce d   b y   o v er ly   lar g n eig h b o r h o o d s .   Fo r   ea ch   s am p lin g   la y er ,   th m ea n   in ten s ity   is   co m p u te d   as  th r ep r esen tativ f ea t u r e   ( 5 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 :   52 - 62   56   = { 1 | | ( ) , if | | > 0 0 , if | | = 0   ( 5 )     ( )   r ep r esen ts   th in ten s ity   v alu e   o f   p o in .   ze r o   v alu is   ass ig n ed   in   th ca s o f   an   e m p ty   s et,   en s u r in g   d escr ip to r   co m p leten ess   an d   p r ev en tin g   n u m e r ical  an o m alie s   d u r in g   c o m p u tatio n .     2 . 3 . 3 .   L o ca inte ns it y   des cr ip t o co ns t ruct io n   Fin ally ,   th lo ca l in ten s ity   d es cr ip to r   f o r   k ey   p o in   is   co n s tr u cted   as   ( 6 ) .     ( ) = [ 1 , 2 , . . . , ]   ( 6 )     T h is   - d im en s io n al   v ec to r   d escr ip to r   e f f ec tiv ely   ca p tu r es  th e   v er tical  i n ten s ity   v a r iatio n   p a tter n   ar o u n d   th e   k ey   p o in t.   C o m p ar e d   to   tr ad it io n al  s in g le - p o in i n ten s ity   v a lu es,  th is   lay er e d   r e p r esen tatio n   p r o v id es  m o r e   co m p r eh e n s iv ch ar ac ter izatio n   o f   th lo ca m ater ial  p r o p er ties   an d   g eo m etr ic  s tr u ctu r e,   o f f er in g   r ich er   an d   m o r r o b u s t in ten s ity   in f o r m at io n   f o r   s u b s eq u en f ea tu r m atch in g .     2 . 4 .     I ST des cr ipto def ini t i o n   B y   co m b in in g   g eo m et r ic  f ea tu r es a n d   in ten s ity   f ea tu r es,  th co m p lete  I STD  is   d ef in ed   as   ( 7 ) .      = { , ( 1 ) , ( 2 ) , ( 3 ) }   ( 7 )     = { 1 , 2 , 3 , , , }   d en o tes  th o r ig in al  g eo m etr i f ea tu r es  o f   th STD  d escr ip t o r   an d   ( )   ar th lo ca l   in ten s ity   f ea tu r es  c o r r esp o n d i n g   to   th e   th r ee   v e r tices  o f   th tr ian g le,   r esp ec tiv el y .   T h i s   h y b r i d   d escr ip to r   p r eser v es  th e   s p atial  ex p r ess iv en ess   o f   th g eo m etr ic   f ea t u r es  wh ile  s ig n if ica n tly   e n h a n cin g   s en s itiv ity   t o   m ater ial  p r o p e r ties ,   th er eb y   im p r o v i n g   f ea t u r d is cr im in ab i lity   in   g eo m etr ically   s im ilar   e n v ir o n m en ts .     2 . 5 .     I nte ns it y - co ns is t ency - ba s ed  m a t ching   v er if ica t i o n   2 . 5 . 1 .   Sea rc lo o p c a nd ida t e   Sin ce   h u n d r ed s   o f   d escr ip to r s   ca n   b e x tr ac ted   f r o m   a   s in g le  k ey f r am e,   we   em p l o y   a   h a s h   tab le  to   s to r an d   r etr iev d escr ip to r s   d u r in g   m atch i n g   ef f icien tly .   S ix   attr ib u tes  in v ar ian to   r o tatio n   an d   tr an s latio n   ar u s ed   to   co m p u te  th h ash   k ey th s id len g th s   12 23 13 ,   an d   th d o p r o d u cts  o f   t h e   p r o jecte d   n o r m al  v ec to r s   1 2 2 3 1 3 .   Descr ip to r s   s h ar in g   all  s ix   s im ilar   attr ib u tes  ar ass ig n ed   th s am e   h ash   k ey   an d   s to r e d   in   th s am co n tain er .   Fo r   a   q u e r y   k ey f r am e,   all  d escr ip to r s   ar e   e x tr ac ted .   Fo r   ea ch   d escr ip to r   ,   its   h ash   k ey   is   co m p u ted ,   an d   th e   co r r esp o n d in g   co n tain er   i n   th e   h ash   tab le  is   lo ca ted .   E ac h   k ey f r am th at  h as  at  least  o n d escr ip to r   in   th m atch ed   c o n tain er   r ec eiv es  o n v o te.   Af t er   all  d escr ip to r s     f r o m   th q u er y   k e y f r am ar p r o ce s s ed ,   th to p   1 0   k ey f r a m es  with   th h ig h est  v o te  co u n ts   ar s elec ted   as  lo o p   clo s u r e   ca n d id ates.  T h m atch ed   d escr ip to r s   ar r etain ed   f o r   s u b s eq u en t lo o p   d etec tio n .     2 . 5 . 2 .   I nte ns it y   f ea t ure  s im ila rit y   m ea s urem ent   Du r in g   th t r ian g u la r   m atch in g   p r o ce s s ,   tr ad itio n al  g eo m etr ic  co n s tr ain ts   ar ef f ec tiv i n   elim in atin g   th m o s o b v io u s   m is m atch es.  Ho wev er ,   th ey   ar lim ited   in   s ce n es  wh er th g eo m etr ic  s t r u ctu r es  ar s im ilar   b u d if f e r   in   m ater ial  p r o p e r ties .   T h in tr o d u ctio n   o f   in ten s i ty   f ea tu r es  p r o v id es  r eliab le   b asis   f o r   r eso lv in g   s u ch   am b ig u o u s   m atch es.   Fo r   ca n d id ate   p air   o f   m atch e d   tr ian g les  ( , ) ,   th e   co n s is ten cy   o f   in ten s ity   f ea tu r es  b etwe en   c o r r esp o n d in g   v er tices  is   ev alu ate d   u s in g   co s in s im ilar ity .   Fo r   th i - th   p air   o f   co r r esp o n d in g   v er tices,  th in t en s ity   f ea tu r s im ilar ity   is   d ef i n ed   as   ( 8 ) .      ( ) =  ( )  ( )  ( )  ( )   ( 8 )     T h ch o ice   o f   co s in s im ilar ity   o f f er s   t h f o llo win g   th e o r etica ad v an tag es:  First,  it  i s   in v ar ian to   th ab s o lu te  s ca le  o f   in ten s ity   v al u es,  m ak in g   it  r o b u s to   ca lib r atio n   d if f er e n ce s   ac r o s s   d if f er en L iDAR   s en s o r s .   Seco n d ,   co s in s im ilar ity   em p h asizes  th p atter n   o f   in ten s ity   v ar iatio n   r ath e r   th an   ab s o lu te  v alu es,  wh ich   alig n s   with   o u r   d esig n   g o al   o f   ca p tu r i n g   lo ca m ate r ial  ch ar ac ter is tics .   Fin ally ,   it  is   co m p u tatio n ally   ef f icien t ,   m ak in g   it  s u itab le  f o r   r ea l - ti m ap p licatio n s .   T o   ev alu ate  th o v er all  in ten s ity   co n s is ten cy   o f   tr ian g le,   th e   ag g r eg ated   in ten s ity   s im ilar ity   is   d ef in ed   as   ( 9 ) .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       I S TD - LIO M :   Dir ec LiDAR - in erti a l o d o metry  a n d   ma p p in g   w ith   in ten s ity - en h a n ce d   s ta b le     ( Lixia o   Ya n g )   57    = 1 3  ( ) 3 = 1   ( 9 )     2 . 5 . 3 .   I nte ns it y   v er if ica t io n c rit er io n   T h in ten s ity - b ased   m atch in g   v er if icatio n   em p lo y s   d u al - th r esh o ld   s tr ateg y ,   en s u r in g   b o th   o v er al l   co n s is ten cy   an d   lo ca l   r eliab i lity .   T h g lo b al  co n s is ten cy   co n s tr ain r eq u ir es  th at  th e   av er ag i n ten s ity   s im ilar ity   o f   th tr ian g le  s atis f ies:      >   ( 1 0 )     T h lo ca l r eliab ilit y   co n s tr ain t r eq u ir es th at  th i n ten s ity   s im ilar ity   o f   ea ch   v er tex   s atis f ies:     = 1 , 2 , 3  ( ) >   ( 1 1 )     wh er   is   th g lo b al  in ten s ity   s im ilar ity   th r esh o ld   an d     is   t h m in im u m   s im ilar ity   th r esh o ld   f o r   ea ch   in d iv id u al  v er tex .     2 . 6 .     L o o clo s ure  det ec t io a nd   g lo ba l po s g ra ph   o ptimiza t io n   2 . 6 . 1 .   L o o clo s ure  det ec t io n   T h is   p ap er   a d o p ts   lo o p   c lo s u r d etec tio n   a p p r o ac h   th at  co m b in es  d is tan ce - th r esh o ld - b ase d   k ey f r am e   s elec tio n   s tr ateg y   w ith   d u al - p ath   ca n d i d ate  s cr e en in g   m ec h an is m .   T h s y s te m   s elec ts   k ey f r am es  b ased   o n   p r ed e f in ed   s p ati al  d is tan ce   th r esh o ld   .   W h en   th r o b o t' s   tr av eled   d is tan ce   ex ce ed s   th is   th r esh o ld ,   th cu r r en f r a m is   d esig n ated   as  n ew  k ey f r am e.   All  f r am es  with in   th is   th r es h o ld   ar ass o ciate d   with   th eir   co r r esp o n d in g   k e y f r am e,   f o r m in g   p o in clo u d   s et  f o r   ea ch   k ey f r a m e.   Du r i n g   lo o p   ca n d id ate   s elec tio n ,   two   c o m p lem en ta r y   f ilter in g   p ath s   ar e m p lo y e d :   i f ea tu r e - b ased   s cr ee n i n g ,   w h ich   s elec ts   th t o p     h is to r ical  k e y f r am es  with   th e   h ig h est  s im ilar ity   t o   th e   cu r r e n k ey f r am e   b ased   o n   th I STD  d escr ip to r ;   an d   ii)  s p atial  p r o x im ity - b ased   s cr ee n in g ,   wh ic h   s elec ts   th to p     h is to r ical  k ey f r a m es  th at  ar clo s est  in   E u clid ea n   s p ac to   t h cu r r en t   k ey f r a m e' s   p o s e.   L et  th cu r r en k e y f r am p o s e   b ,   an d   th s et  o f   h is to r ical  k ey f r am p o s es  b { 1 , 2 , 3 , . . . , 1 } T h en ,   th s p atial  p r o x im ity - b a s ed   ca n d id ate  s et  is   d ef in ed   as :     2 =  < 1 2 , | 2 | =   ( 1 2 )     wh er   an d     d en o te  th p o s itio n   v ec to r s   o f   k ey f r am es    an d   ,   r esp ec tiv ely .   Fo r   t h s elec ted   ca n d id ate   k ey f r am es,   th s y s tem   p er f o r m s   p r ec is r eg is tr atio n   u s in g   p o in t - to - p lan e   I C alg o r ith m ,   wh ich   m in im izes  th p o in t - to - p lan d is tan ce s   iter ativ ely   to   esti m ate  th o p tim al  r elativ tr an s f o r m atio n .   I n   th g eo m etr ic   v er if icatio n   s tag e,   th s y s tem   co m p r e h en s iv ely   e v alu ates  i n d icato r s   s u ch   as  r eg is tr atio n   er r o r ,   p o in clo u d   o v er lap   r atio ,   an d   tr a n s f o r m a tio n   p lau s ib ilit y   to   id en tify   c an d id ates  with   h ig h   g e o m etr i co n s is ten cy .   T h e   f in al  lo o p   co n s tr ain is   estab li s h ed   u s in g   th ca n d i d ate  with   th m in im u m   r e g is tr atio n   er r o r   th at  also   m ee ts   p r ed ef in e d   q u ality   th r esh o ld s ,   an d   its   r elativ p o s tr an s f o r m atio n   is   in co r p o r ated   in to   b ac k - en d   o p tim izatio n .     2 . 6 . 2 .   F a ct o g r a ph   o ptim iza t io n   I n   th is   p ap er ,   f ac to r   g r ap h   f r am ewo r k   is   em p lo y e d   f o r   g lo b al  p o s o p tim izatio n ,   f o r m u latin g   n o n lin ea r   o p tim izatio n   p r o b le m   th at  in co r p o r ates  o d o m etr y   f ac to r s   an d   lo o p   clo s u r f ac to r s .   I n   th f ac to r   g r ap h   r ep r esen tatio n ,   r elativ p o s co n s tr ain ts   b etwe en   ad ja ce n k ey f r am es  ar en c o d ed   a s   o d o m etr y   f ac to r s ,   wh ile  co n s tr ain ts   o b tain ed   f r o m   lo o p   clo s u r d etec tio n   ar en co d ed   as  lo o p   clo s u r f a cto r s .   L et  th s et  o f   k ey f r am p o s es  b d en o ted   as  = { 1 , 2 , . . . , } ,   th s et  o f   o d o m etr y   co n s tr ain ts   as  = { , + 1 } ,   an d   th s et  o f   lo o p   cl o s u r co n s tr ain ts   as  = { , } .   T h f ac to r   g r a p h   o p tim iza tio n   p r o b lem   ca n   th en   b f o r m u lated   as   ( 1 3 ) .     = a r g min [ 1 = 1 1 + 1 , + 1 2 + ( , ) 1 , 2 ]   ( 1 3 )   H er e,   th e   f ir s ter m   r ep r esen t s   th o d o m etr y   f ac to r s ,   wh ic h   co n s tr ain   th e   r elativ p o s es  b etwe en   a d jace n t   k ey f r am es,   an d   th e   s ec o n d   t er m   r e p r esen ts   th e   lo o p   clo s u r f ac t o r s ,   wh ic h   co n s tr ain   th r elativ p o s es   b etwe en   lo o p - clo s u r k e y f r a m p air s .     an d     d en o te  th c o v ar ian ce   m at r ices  ass o ciate d   with   o d o m etr y   an d   lo o p   clo s u r o b s er v atio n s ,   r esp ec tiv ely .   T h s y s tem   s o lv es  th o p tim izatio n   u s i n g   th L e v en b er g Ma r q u ar d alg o r ith m ,   wh ich   a d ap tiv ely   ad ju s ts   th d am p in g   f ac to r   to   s tr ik b alan ce   b etwe en   co n v er g e n ce   s p ee d   an d   s tab ilit y .   An   in c r em en tal  u p d ate  m ec h an is m   i s   also   im p lem en ted wh en   a   n ew  lo o p   cl o s u r Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 :   52 - 62   58   co n s tr ain is   d etec ted ,   o p tim izatio n   is   p er f o r m e d   o n ly   o n   th e   lo ca s u b g r ap h ,   s ig n if ican tly   im p r o v in g   co m p u tatio n al   ef f icien c y .   Af ter   o p tim izatio n ,   t h s y s tem   r e - r eg is ter s   th p o in t   clo u d s   b as ed   o n   th e   co r r ec ted   p o s es to   g en er ate  g lo b ally   c o n s is ten t m ap   o f   th e   en v ir o n m en t.     2 . 6 . 3 .   M a c o ns t ruct io n   T h m ap   co n s tr u ctio n   m o d u l ap p lies   th g l o b ally   c o n s is ten p o s es  o b tain ed   f r o m   f ac to r   g r a p h   o p tim izatio n   t o   th e   co n ca ten at io n   o f   k ey f r a m p o in t   clo u d s ,   r esu ltin g   in   h ig h - p r ec is io n   3 r ep r esen tatio n   o f   th en v ir o n m e n t.  L et  th lo ca p o in clo u d   o f   th - th   k ey f r am b d en o ted   as  ,   an d   its   o p tim ized   g lo b al   p o s as  .   T h en ,   th co n s tr u ctio n   o f   th e   g lo b al  m ap     ca n   b e x p r ess ed   as   ( 1 4 ) .     = = 1   ( 1 4 )     H er e,     r ep r esen ts   th tr a n s f o r m atio n   o f   th lo ca p o in clo u d     in to   th g lo b al  co o r d in ate  s y s tem .   T h is   p r o ce s s   alig n s   o r ig in ally   d r i f ted   lo ca l   p o i n clo u d   s eg m en ts   to   a   u n if ied   g lo b al  f r am e,   ef f ec tiv ely   elim in atin g   th n eg ativ im p ac o f   ac c u m u lated   p o s er r o r s   o n   m ap   co n s is ten cy .   T o   en s u r m ap   q u ality ,   th s y s tem   em p lo y s   ad ap tiv e   v o x el  f ilter i n g   f o r   d o w n s am p lin g   th e   m er g ed   p o i n t c lo u d :     =    ( ,  )   ( 1 5 )     wh er    d en o tes  t h ad a p tiv el y   ad ju s ted   v o x el  s ize,   wh ich   r ed u ce s   r ed u n d an t   d ata  w h ile  p r eser v in g   ess en tial g eo m etr ic  f ea tu r es.       3.   RE SU L T S   AND  D I SCU SS I O N   3 . 1 .     P re cisi o n - re ca ll e v a lua t io n   I n   th is   p ap er ,   t h p r ec is io n - r e ca ll  cu r v es  o f   th r ee   d escr ip to r s   ar ev alu ated   u s in g   s eq u en c es  0 5 ,   0 6 ,   an d   0 8   f r o m   th e   KI T T I   d ataset.   Gr o u n d - tr u th   lo o p   clo s u r es  ar m an u ally   an n o tated   f o r   th ese  s eq u en ce s .   T h e   an n o tatio n   r esu lts   ar s h o wn   in   Fig u r e   3 ,   wh er e   b lu p o s es  r ep r esen lo o p   clo s u r f r am es  th at  r ev is it  p r ev io u s ly   e x p lo r e d   lo ca tio n s .           Fig u r 3 .   Vis u aliza tio n   o f   KI T T I   s eq u en ce s       Af ter   g r o u n d - tr u th   an n o tatio n ,   th p r o p o s ed   I STD  d escr ip to r   is   ev alu ated   o n   th th r ee   d atasets   b y   p lo ttin g   its   p r ec is io n - r ec all  cu r v e.   Mu ltip le   p r ec is io n   a n d   r e ca ll  v alu es  ar o b tain ed   b y   ad ju s tin g   p ar am eter s   to   co n s tr u ct  th p r ec is io n - r ec a ll  cu r v e.   Fo r   ea ch   s eq u en ce ,   if   d etec ted   lo o p   clo s u r lies   with in   2 0   m eter s   o f   th e   q u er y   f r am e,   it  is   m ar k e d   as  tr u p o s itiv ( T P) if   n o   lo o p   cl o s u r is   d etec ted   a a n   an n o tated   lo o p   clo s u r f r am e,   it  is   m ar k ed   as  f alse  n eg ativ ( FN) an d   if   d etec ted   lo o p   clo s u r d o es  n o co r r esp o n d   th q u er y   f r am e   with in   2 0   m eter s ,   it  is   m ar k ed   as  f alse  p o s itiv ( FP ) .   p r ec is io n   ( P )   an d   r ec all  ( R ar th e n   ca lcu lated   as   ( 1 6 ) .     =   +  , =   +    ( 1 6 )     T o   v alid ate  th e   ef f ec tiv e n ess   o f   th e   p r o p o s ed   m eth o d ,   it  i s   co m p ar ed   with   s ca n   co n tex t   [1 2 ]   an d   STD   [ 15 ]   o n   th r ee   s eq u en ce s   o f   th p u b licly   av ailab le  KI T T I   d ataset.   T h ex p er im en tal  r esu lts   o n   th th r ee   s eq u en ce s   ar s h o wn   in   Fig u r e   4 .   I ca n   b e   o b s er v e d   th at   th e   p r o p o s ed   I STD  d escr ip to r   ac h iev es  h i g h er   ar ea   u n d er   t h cu r v ( AUC),   in d ica tin g   s u p er io r   p er f o r m a n ce .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       I S TD - LIO M :   Dir ec LiDAR - in erti a l o d o metry  a n d   ma p p in g   w ith   in ten s ity - en h a n ce d   s ta b le     ( Lixia o   Ya n g )   59       Fig u r 4 .   Per f o r m an c c o m p ar is o n   o n   th KI T T I   d ataset       3 . 2 .     Q ua ntit a t iv c o m pa riso n o f   lo ca liza t i o n a cc ura cy   T o   f u r th er   v er if y   th ac cu r ac y   im p r o v em en t   b r o u g h t   b y   I STD  to   g lo b al  o p tim izatio n   with in   th o v er all  s y s tem ,   q u an titativ e   ev alu atio n   o f   l o ca lizatio n   ac cu r ac y   is   co n d u cted .   As  s h o wn   in   Fig u r e   5 ,   th e   r esu lts   ar o b tain ed   o n   th r e test   s eq u en ce s   f r o m   th KI T T I   d ataset  ( Seq u en ce s   0 5 ,   0 7 ,   an d   0 8 ) .   T h e   ev alu ated   tr ajec to r ies  in clu d e   th FAST - L I O2   [ 1 9 ]   p o s es  L I O,   th b ac k - en d   o p tim izati o n   b ased   o n   STD  ( l oop - STD) ,   a n d   th b ac k - en d   o p tim izatio n   b ased   o n   I S T ( L o o p - I STD) .   T h r e d   b o x es  h ig h lig h th e   d ev iatio n   o f   th e   tr ajec to r y   en d p o in ts   f r o m   th g r o u n d   tr u th   f o r   ea ch   m eth o d .   I ca n   b e   o b s e r v ed   th at   o d o m etr y   ex h ib its   s ig n if ican d r if in   la r g e - s ca le  s ce n ar io s ,   wh ile  th tr ajec to r y   o p tim ized   u s in g   I S T is   clo s er   to   th g r o u n d   tr u th   c o m p ar e d   to   th a o f   STD,   in d icatin g   h ig h er   l o ca lizatio n   ac cu r ac y .   T h q u a n titativ r esu lts   ar e   p r esen ted   in   T a b le  1 ,   wh e r I S T ac h iev es th lo west tr ajec to r y   er r o r   ac r o s s   all  th r ee   test   ca s es.           Fig u r 5 .   Vis u al  c o m p ar is o n   o f   KI T T I   s eq u e n ce s       T ab le  1 .   Ab s o lu te  p o s itio n   er r o r s   in   KI T T I   Data s ets with   d if f er en t m eth o d s   M e t h o d   R mse  mea n   m e d i a n     K I TTI   0 5   K I TTI   0 7   K I TTI   0 8   F A S T - LI O 2   2 . 1 6   1 . 9 9   1 . 8 9   0 . 8 4   0 . 7 1   0 . 6 5   4 . 8 3   4 . 1 4   3 . 9 4   Lo o p - S TD   1 . 4 6   1 . 3 2   1 . 3 3   0 . 4 5   0 . 3 9   0 . 4 3   7 . 0 3   6 . 1 5   6 . 2 0   L o o p - i S T D   1 . 2 8   1 . 1 6   1 . 1 7   0 . 4 3   0 . 3 8   0 . 4 2   4 . 2 0   3 . 6 0   3 . 3 4       3 . 3 .     Q ua lit a t iv c o m pa riso o f   ma pp ing   re s ults   As  illu s tr ated   in   Fig u r e   6 ,   th m ap p in g   r esu lts   f o r   KI T T I   s eq u en ce s   0 5 ,   0 7 ,   an d   0 8   ar p r esen ted   to   q u alitativ ely   co m p ar e   th e f f ec tiv en ess   o f   th e   p r o p o s ed   m eth o d .   I n   ea ch   s u b f i g u r e,   t h r e d   d ash e d   b o x   lo ca ted   in   th l o wer   lef co r n e r   h ig h lig h ts   th p o i n clo u d   m ap   co n s tr u cted   u s in g   r aw  o d o m etr y   p o s es.  Du t o   th ac cu m u latio n   o f   p o s d r if o v er   tim e,   th e   m ap s   g e n er ated   in   t h is   m an n er   ex h i b it  ev id en d u p licate   s h ad o ws  an d   m is alig n m en t,  wh ich   n eg ativ el y   im p ac t   o v e r all  m ap p in g   q u ality .   I n   co n t r ast,  th lo wer   r ig h t   s u b f ig u r e   s h o ws  th e   m ap p i n g   r esu lt  o b tain e d   u s in g   g lo b ally   c o n s is ten p o s es  r ef in ed   b y   b ac k - e n d   o p tim izatio n .   T h u s o f   o p ti m ized   p o s es  s ig n if ican tly   r e d u ce s   d u p licate  s h a d o e f f ec ts .   I p r o d u ce s   m o r e   co h er en t   an d   ac cu r ate  g l o b al  m ap ,   d em o n s tr atin g   th e   ad v an tag o f   th e   p r o p o s ed   I STD - b a s ed   lo o p   clo s u r e   an d   g lo b al  o p tim izatio n   in   m ain tai n in g   g l o b al  co n s is ten cy .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 2 5 8 6   I AE I n J   R o b   &   A u to m Vo l .   1 5 ,   No .   1 Ma r ch   20 2 6 :   52 - 62   60       Fig u r 6 .   C o m p a r is o n   o f   m ap p in g   r esu lts   b ef o r an d   af ter   o p tim izatio n       4.   CO NCLU SI O   T h is   s tu d y   ad d r ess es  th is s u o f   cu m u lativ d r if in   lo n g - s eq u e n ce   task s   in v o lv in g   LIO   b y   p r o p o s in g   lo o p   clo s u r d ete ctio n   f r am ewo r k   b ased   o n   in t en s ity - en h an ce d   d escr ip to r ,   c alled   I STD - L I OM .   B y   in teg r atin g   p o in t   clo u d   i n ten s ity   d is tr ib u tio n   with   g e o m etr ic  s p atial  f ea tu r es,  we  d esig n ed   a   r o tatio n - in v ar ian I STD  d escr ip to r .   C o m b in ed   with   a   d y n am ic  k e y f r am e   tr ig g er i n g   m ec h an is m   an d   h y b r i d   lo o p   clo s u r r etr iev al   s tr ateg y ,   th i s   ap p r o ac h   e n ab les  th e   s y s tem atic  in co r p o r atio n   o f   in te n s ity   in f o r m atio n   in to   lo o p   clo s u r e   d etec tio n .   E x p e r im en tal  r esu lts   d em o n s tr ate  th at  th m eth o d   s ig n if ican tly   e n h an ce s   lo o p   clo s u r e   r o b u s tn ess   an d   g lo b al  m ap   co n s is ten cy   o n   th e   KI T T I   d ataset,   v alid atin g   th e   ef f ec tiv e n ess   o f   in ten s ity   f ea t u r es   in   co r r ec tin g   L iDAR - in er tial  o d o m etr y   d r if t.  H o wev er ,   th e   cu r r en r esear c h   s till   h as  lim itatio n s   in   d y n am ic   s ce n ad ap tab ilit y   an d   m u lt i - s en s o r   co llab o r atio n .   Fu tu r wo r k   will  f o c u s   o n   d esig n in g   s em a n tically   en h an ce d   d escr ip to r s   an d   c r o s s - m o d al  d ata  f u s io n   t o   f u r t h er   en h an ce   th s y s tem ' s   g en er aliza tio n   in   co m p lex   en v ir o n m en ts .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate   n o   f u n d in g   in v o lv ed .       AUTHO CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al  u s es  th C o n tr ib u to r   R o les  T ax o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize  in d iv id u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   L ix iao   Yan g                               Sh en g   Hu a                               Yo u b in g   Fen g                               Sh an g zo n g   Yan g                               J ie  W an g                                 C     C o n c e p t u a l i z a t i o n   M     M e t h o d o l o g y   So     So f t w a r e   Va     Va l i d a t i o n   Fo     Fo r mal   a n a l y s i s   I     I n v e s t i g a t i o n   R     R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi     Vi su a l i z a t i o n   Su     Su p e r v i s i o n   P     P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu     Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   co n f lict o f   in t er est.       DATA AV AI L AB I L I T Y   Der iv ed   d ata  s u p p o r ti n g   th f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar av ailab le  f r o m   th co r r esp o n d i n g   au th o r     [ FY ]   o n   r e q u est .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I AE I n J   R o b   &   A u to m   I SS N:   2722 - 2 5 8 6       I S TD - LIO M :   Dir ec LiDAR - in erti a l o d o metry  a n d   ma p p in g   w ith   in ten s ity - en h a n ce d   s ta b le     ( Lixia o   Ya n g )   61   RE F E R E NC E S   [ 1 ]   W .   X u   a n d   F .   Z h a n g ,   F A S T - LI O :   a   f a s t ,   r o b u st   L i D A R - i n e r t i a l   o d o me t r y   p a c k a g e   b y   t i g h t l y - c o u p l e d   i t e r a t e d   K a l ma n   f i l t e r ,   I EEE  R o b o t i c a n d   Au t o m a t i o n   L e t t e r s ,   v o l .   6 ,   n o .   2 ,   p p .   3 3 1 7 3 3 2 4 ,   A p r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / L R A . 2 0 2 1 . 3 0 6 4 2 2 7 .   [ 2 ]   Y .   P a n ,   P .   X i a o ,   Y .   H e ,   Z.   S h a o ,   a n d   Z.   L i ,   M U LLS :   v e r s a t i l e   L i D A R   S L A M   v i a   m u l t i - met r i c   l i n e a r   l e a st   s q u a r e ,   i n   2 0 2 1   I EEE   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   R o b o t i c a n d   A u t o m a t i o n   ( I C R A) ,   I EEE,   M a y   2 0 2 1 ,   p p .   1 1 6 3 3 1 1 6 4 0 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R A 4 8 5 0 6 . 2 0 2 1 . 9 5 6 1 3 6 4 .   [ 3 ]   C .   B a i ,   T .   X i a o ,   Y .   C h e n ,   H .   W a n g ,   F .   Z h a n g ,   a n d   X .   G a o ,   F a s t e r - LI O :   l i g h t w e i g h t   t i g h t l y   c o u p l e d   Li D A R - i n e r t i a l   o d o met r y   u si n g   p a r a l l e l   sp a r se  i n c r e m e n t a l   v o x e l s,   I EE R o b o t i c a n d   A u t o m a t i o n   L e t t e rs ,   v o l .   7 ,   n o .   2 ,   p p .   4 8 6 1 4 8 6 8 ,   A p r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / L R A . 2 0 2 2 . 3 1 5 2 8 3 0 .   [ 4 ]   D .   H e ,   W .   X u ,   N .   C h e n ,   F .   K o n g ,   C .   Y u a n ,   a n d   F .   Z h a n g ,   P o i n t LI O :   r o b u st   h i g h b a n d w i d t h   l i g h t   d e t e c t i o n   a n d   r a n g i n g   i n e r t i a l   o d o m e t r y ,   Ad v a n c e d   I n t e l l i g e n t   S y s t e m s ,   v o l .   5 ,   n o .   7 ,   p .   2 2 0 0 4 5 9 ,   Ju l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / a i s y . 2 0 2 2 0 0 4 5 9 .   [ 5 ]   H .   Y e ,   Y .   C h e n ,   a n d   M .   L i u ,   Ti g h t l y   c o u p l e d   3 D   L i D a r   i n e r t i a l   o d o me t r y   a n d   m a p p i n g ,   i n   2 0 1 9   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   Ro b o t i c a n d   Au t o m a t i o n   ( I C RA) ,   I EEE,   M a y   2 0 1 9 ,   p p .   3 1 4 4 3 1 5 0 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R A . 2 0 1 9 . 8 7 9 3 5 1 1 .   [ 6 ]   Z.   W a n g ,   L .   Z h a n g ,   Y .   S h e n ,   a n d   Y .   Z h o u ,   D - LI O M :   t i g h t l y - c o u p l e d   d i r e c t   Li D A R - i n e r t i a l   o d o me t r y   a n d   m a p p i n g ,   I E E E   T ra n s a c t i o n o n   M u l t i m e d i a ,   v o l .   2 5 ,   p p .   3 9 0 5 3 9 2 0 ,   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T M M . 2 0 2 2 . 3 1 6 8 4 2 3 .   [ 7 ]   S .   Zh a o ,   Z.   F a n g ,   H .   L i ,   a n d   S .   S c h e r e r ,   A   r o b u st   l a ser - i n e r t i a l   o d o met r y   a n d   m a p p i n g   me t h o d   f o r   l a r g e - sc a l e   h i g h w a y   e n v i r o n m e n t s,   i n   2 0 1 9   I E EE / RS J   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   I n t e l l i g e n t   R o b o t a n d   S y s t e m s   ( I RO S ) ,   I EEE,   N o v .   2 0 1 9 ,   p p .   1 2 8 5 1 2 9 2 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I R O S 4 0 8 9 7 . 2 0 1 9 . 8 9 6 7 8 8 0 .   [ 8 ]   T.   S h a n ,   B .   En g l o t ,   D .   M e y e r s,  W .   W a n g ,   C .   R a t t i ,   a n d   D .   R u s ,   LI O - S A M :   t i g h t l y - c o u p l e d   L i D a r   i n e r t i a l   o d o m e t r y   v i a   smo o t h i n g   a n d   ma p p i n g ,   i n   2 0 2 0   I EEE/ RS J   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n t e l l i g e n t   Ro b o t s   a n d   S y st e m ( I R O S ) ,   I EEE,   O c t .   2 0 2 0 ,   p p .   5 1 3 5 5 1 4 2 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I R O S 4 5 7 4 3 . 2 0 2 0 . 9 3 4 1 1 7 6 .   [ 9 ]   J.  Le v i n s o n   e t   a l . ,   T o w a r d s   f u l l y   a u t o n o mo u d r i v i n g :   sy s t e ms   a n d   a l g o r i t h ms,   i n   2 0 1 1   I E EE  I n t e l l i g e n t   Ve h i c l e S y m p o s i u m   ( I V) ,   I EEE,   Ju n .   2 0 1 1 ,   p p .   1 6 3 1 6 8 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I V S . 2 0 1 1 . 5 9 4 0 5 6 2 .   [ 1 0 ]   C .   B a d u e   e t   a l . ,   S e l f - d r i v i n g   c a r s :   a   s u r v e y ,   E x p e rt   S y st e m w i t h   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 6 5 ,   p .   1 1 3 8 1 6 ,   M a r .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . e sw a . 2 0 2 0 . 1 1 3 8 1 6 .   [ 1 1 ]   S .   L i u   e t   a l . ,   P l a n n i n g   d y n a mi c a l l y   f e a si b l e   t r a j e c t o r i e s   f o r   q u a d r o t o r s   u s i n g   saf e   f l i g h t   c o r r i d o r s   i n   3 - D   c o mp l e x   e n v i r o n me n t s ,   I EEE  R o b o t i c a n d   Au t o m a t i o n   L e t t e r s ,   v o l .   2 ,   n o .   3 ,   p p .   1 6 8 8 1 6 9 5 ,   Ju l .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / LR A . 2 0 1 7 . 2 6 6 3 5 2 6 .   [ 1 2 ]   A .   M o k h t a r i ,   A .   B e n a l l e g u e ,   a n d   Y .   O r l o v ,   E x a c t   l i n e a r i z a t i o n   a n d   s l i d i n g   m o d e   o b s e r v e r   f o r   a   q u a d r o t o r   u n m a n n e d   a e r i a l   v e h i c l e ,   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   R o b o t i c s   a n d   A u t o m a t i o n ,   v o l .   2 1 ,   n o .   1 ,   p p .   3 9 4 9 ,   2 0 0 6 ,   d o i :   1 0 . 2 3 1 6 / J o u r n a l . 2 0 6 . 2 0 0 6 . 1 . 2 0 6 - 2 8 4 2 .   [ 1 3 ]   S .   P a r so n s,   A u t o n o m o u s   r o b o t s:   f r o b i o l o g i c a l   i n s p i r a t i o n   t o   i mp l e me n t a t i o n   a n d   c o n t r o l   b y   G e o r g e   A .   B e k e y ,   M I p r e ss,   5 6 0   p p . ,   $ 5 5 . 0 0 ,   I S B N   0 - 2 6 2 - 0 2 5 7 8 - 7 ,   T h e   K n o w l e d g e   En g i n e e ri n g   Re v i e w ,   v o l .   2 0 ,   n o .   2 ,   p p .   1 9 7 1 9 8 ,   Ju n .   2 0 0 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 7 / S 0 2 6 9 8 8 8 9 0 5 2 1 0 5 1 2 .   [ 1 4 ]   G .   K i a n d   A .   K i m ,   S c a n   c o n t e x t :   e g o c e n t r i c   s p a t i a l   d e s c r i p t o r   f o r   p l a c e   r e c o g n i t i o n   w i t h i n   3 D   p o i n t   c l o u d   m a p ,   i n   2 0 1 8   I EEE/ R S J   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   I n t e l l i g e n t   R o b o t a n d   S y s t e m ( I RO S ) ,   I EEE,   O c t .   2 0 1 8 ,   p p .   4 8 0 2 4 8 0 9 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I R O S . 2 0 1 8 . 8 5 9 3 9 5 3 .   [ 1 5 ]   G .   K i m,   S .   C h o i ,   a n d   A .   K i m ,   S c a n   c o n t e x t + + :   s t r u c t u r a l   p l a c e   r e c o g n i t i o n   r o b u s t   t o   r o t a t i o n   a n d   l a t e r a l   v a r i a t i o n i n   u r b a n   e n v i r o n m e n t s,   I EE T r a n s a c t i o n o n   Ro b o t i c s ,   v o l .   3 8 ,   n o .   3 ,   p p .   1 8 5 6 1 8 7 4 ,   J u n .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T R O . 2 0 2 1 . 3 1 1 6 4 2 4 .   [ 1 6 ]   C .   Y u a n ,   J .   L i n ,   Z.   Li u ,   H .   W e i ,   X .   H o n g ,   a n d   F .   Zh a n g ,   B TC :   a   b i n a r y   a n d   t r i a n g l e   c o mb i n e d   d e scr i p t o r   f o r   3 - D   p l a c e   r e c o g n i t i o n ,   I EEE  T r a n sa c t i o n o n   R o b o t i c s ,   v o l .   4 0 ,   p p .   1 5 8 0 1 5 9 9 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T R O . 2 0 2 4 . 3 3 5 3 0 7 6 .   [ 1 7 ]   C .   Y u a n ,   J .   L i n ,   Z .   Z o u ,   X .   H o n g ,   a n d   F .   Z h a n g ,   S T D :   s t a b l e   t r i a n g l e   d e s c r i p t o r   f o r   3 D   p l a c e   r e c o g n i t i o n ,   2 0 2 3   I E E E   I n t e r n a t i o n a l   C o n f e r e n c e   o n   R o b o t i c s   a n d   A u t o m a t i o n   ( I C R A ) ,   p p .   1 8 9 7 1 9 0 3 ,   M a y   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R A 4 8 8 9 1 . 2 0 2 3 . 1 0 1 6 0 4 1 3 .   [ 1 8 ]   M .   C u mm i n a n d   P .   N e w ma n ,   F A B - M A P :   p r o b a b i l i s t i c   l o c a l i z a t i o n   a n d   map p i n g   i n   t h e   s p a c e   o f   a p p e a r a n c e ,   T h e   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Ro b o t i c Re s e a r c h ,   v o l .   2 7 ,   n o .   6 ,   p p .   6 4 7 6 6 5 ,   J u n .   2 0 0 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 0 2 7 8 3 6 4 9 0 8 0 9 0 9 6 1 .   [ 1 9 ]   M .   A .   F i s c h l e r   a n d   R .   C .   B o l l e s,   R a n d o m   sam p l e   c o n se n s u s:   a   p a r a d i g m   f o r   mo d e l   f i t t i n g   w i t h   a p p l i c a t i o n s t o   i m a g e   a n a l y s i a nd  a u t o m a t e d   c a r t o g r a p h y ,   C o m m u n i c a t i o n o f   t h e   AC M ,   v o l .   2 4 ,   n o .   6 ,   p p .   3 8 1 3 9 5 ,   J u n .   1 9 8 1 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 3 5 8 6 6 9 . 3 5 8 6 9 2 .   [ 2 0 ]   T.   B o t t e r i l l ,   S .   M i l l s ,   a n d   R .   G r e e n ,   B a g o f w o r d s‐ d r i v e n ,   si n g l e c a m e r a   si m u l t a n e o u l o c a l i z a t i o n   a n d   ma p p i n g ,   J o u r n a l   o f   Fi e l d   R o b o t i c s ,   v o l .   2 8 ,   n o .   2 ,   p p .   2 0 4 2 2 6 ,   M a r .   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / r o b . 2 0 3 6 8 .   [ 2 1 ]   W .   X u ,   Y .   C a i ,   D .   H e ,   J.  Li n ,   a n d   F .   Zh a n g ,   F A S T - LI O 2 :   f a s t   d i r e c t   Li D A R - i n e r t i a l   o d o me t r y ,   I EE T r a n s a c t i o n s   o n   Ro b o t i c s v o l .   3 8 ,   n o .   4 ,   p p .   2 0 5 3 2 0 7 3 ,   A u g .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T R O . 2 0 2 2 . 3 1 4 1 8 7 6 .   [ 2 2 ]   A .   G e i g e r ,   P .   Le n z ,   a n d   R .   U r t a su n ,   A r e   w e   r e a d y   f o r   a u t o n o m o u s   d r i v i n g ?   Th e   K I TTI   v i si o n   b e n c h mar k   s u i t e ,   i n   2 0 1 2   I EE E   C o n f e re n c e   o n   C o m p u t e Vi s i o n   a n d   Pa t t e r n   Re c o g n i t i o n ,   I EEE,   J u n .   2 0 1 2 ,   p p .   3 3 5 4 3 3 6 1 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / C V P R . 2 0 1 2 . 6 2 4 8 0 7 4 .   [ 2 3 ]   A .   G e i g e r ,   P .   L e n z ,   C .   S t i l l e r ,   a n d   R .   U r t a su n ,   V i si o n   mee t s   r o b o t i c s:   t h e   K I TTI   d a t a se t ,   T h e   I n t e r n a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Ro b o t i c s   Re se a rc h ,   v o l .   3 2 ,   n o .   1 1 ,   p p .   1 2 3 1 1 2 3 7 ,   S e p .   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 7 7 / 0 2 7 8 3 6 4 9 1 3 4 9 1 2 9 7 .   [ 2 4 ]   R .   D u b e ,   D .   D u g a s,  E.   S t u mm ,   J.  N i e t o ,   R .   S i e g w a r t ,   a n d   C .   C a d e n a ,   S e g M a t c h :   se g me n t   b a se d   p l a c e   r e c o g n i t i o n   i n   3 D   p o i n t   c l o u d s,   i n   2 0 1 7   I EE I n t e r n a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   R o b o t i c a n d   A u t o m a t i o n   ( I C RA) ,   I EEE,   M a y   2 0 1 7 ,   p p .   5 2 6 6 5 2 7 2 .   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / I C R A . 2 0 1 7 . 7 9 8 9 6 1 8 .   [ 2 5 ]   C .   Y u a n ,   W .   X u ,   X .   L i u ,   X .   H o n g ,   a n d   F .   Z h a n g ,   Ef f i c i e n t   a n d   p r o b a b i l i st i c   a d a p t i v e   v o x e l   m a p p i n g   f o r   a c c u r a t e   o n l i n e   L i D A R   o d o m e t r y ,   I EEE   Ro b o t i c s   a n d   A u t o m a t i o n   L e t t e rs ,   v o l .   7 ,   n o .   3 ,   p p .   8 5 1 8 8 5 2 5 ,   J u l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / L R A . 2 0 2 2 . 3 1 8 7 2 5 0 .       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Lix ia o   Ya n g           re c e iv e d   th e   B. E.   d e g re e   fro m   Jia n g s u   Un i v e rsit y   o S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y ,   Zh e n ji a n g ,   Ch i n a ,   i n   2 0 2 3 .   He   is  c u rre n tl y   w o rk i n g   t o wa rd   th e   M . S .   d e g re e   wi th   th e   Oc e a n   Co ll e g e ,   Jia n g su   U n i v e rsity   o S c ie n c e   a n d   Tec h n o l o g y ,   Z h e n ji a n g ,   Ch i n a .   His   re se a rc h   in tere sts  in c lu d e   S LAM   a n d   se n so r   fu si o n .   H e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   1 3 0 5 2 7 5 0 0 3 9 @ 1 6 3 . c o m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.