Core Concepts
提案されたHCTOは、コンパクトなウェアラブルマッピングシステムにおけるLiDAR慣性オドメトリの最適性を考慮しています。
Abstract
コンパクトなウェアラブルマッピングシステムの重要性と挑戦に焦点を当てている。
HCTOは、人間の動きパターンを認識し、IMUデータを分析して振動ノイズを抑制する新しいLIO手法である。
特徴選択により、リアルタイム性と精度向上が実現されている。
WHU-HelmetデータセットとNTU-Campusデータセットでの実験結果が示されており、HCTOが他の手法よりも優れたパフォーマンスを示している。
マルチレベルアパートメントでの実験では、HCTOが複雑な環境でも高い精度を達成している。
Stats
HCTOは提案されたLiDAR慣性オドメトリ手法である。
IMU pre-integration factorsに基づくHybrid IMU constraintsが使用されている。