GenZ-ICP

光検出と測距（LiDAR）ベースのオドメトリは、高精度の距離測定と周囲の光条件の影響を受けないことから、姿勢推定に広く利用されてきました。しかし、LiDAR オドメトリの性能は環境によって異なり、長い廊下などの劣化環境では低下します。この問題は、周囲の幾何学的特性に応じて長所と短所が異なる単一のエラー メトリックに依存していることに起因します。これらの問題に対処するために、本研究では GenZ-ICP と呼ばれる新しい反復最近点（ICP）法を提案します。点対平面と点対点の両方のエラー メトリックを再検討し、それらの長所を補完的に活用する方法を提案します。さらに、周囲の幾何学的特性に基づいて調整される適応重みを利用することで、多様な環境への適応性が向上しました。私たちの実験的評価で実証されているように、提案された GenZ-ICP は、最適化プロセス中に不適切問題を防止することにより、さまざまな環境への高い適応性と、廊下のような退化シナリオにおける最適化の低下に対する回復力を示します。