LiDAR de-skew가 무엇인가요?

LiDAR de-skew란?

• 정의: 스캔 전체를 하나의 기준 시점으로 정렬하여 정상 데이터처럼 왜곡없이 재구성 하는 것

• 발생 원인: 회전형 3D LiDAR는 한 프레임을 얻는 데 수십에서 수백 밀리초가 걸림
  이 사이 센서가 움직일 시, 동일 프레임 내에서 서로 다른 레이저 측정값들은 서로
  다른 시점에 취득된 것이기 때문에 왜곡된다.

de-skew 과정

• Time stamp 추출: 각 포인트에 대해 상대, 절대 시간 $\Delta$t 확보

• Motion Estimation

  • IMU 적분: 각속도, 가속도 데이터를 적분하여 스캔 시작~끝 시점 간 연속 궤적 생성

  • 휠/차량 odometry

  • LiDAR Odometry

• Pose Interpolation

  • 선형보간 + 구면선형보간

  • 연속 시간 모델(B-spline, Gaussian Process)

• Compensation

  • 각 포인트 $p_i$를 취득 시점 $t_i$의 추정 센서 포즈 $T(t_i)$에서 기준 시점 $t_{ref}$로 변환

    $p^{corrected}_i = [T(t_{ref})]^{-1}T(t_i)p_i$
    

• cloud reconstruction

  • 보정된 모든 포인트로 프레임 포인트클라우드를 다시 구축

deskew를 통해 우리는 LiDAR 포인트의 시차없이 동시에 받는 것처럼 포인트 클라우드를 처리할 수 있습니다.
이때문에 LiDAR SLAM에서 필수적인 과정이라고 볼 수 있습니다.