01.

R3LIVE 系统介绍

R3LIVE（A Robust, Real-time, RGB-colored, LiDAR-Inertial-Visual tightly-coupled state Estimation and mapping package）系统是由香港大学 MaRS 团队张富教授、林家荣博士提出的新型 LiDAR-Inertial-Visual 传感器融合框架，已于近期开源。它利用Livox Avia 激光雷达、惯性和视觉传感器实现了鲁棒、更高精度的状态估计。

R3LIVE 包含两个子系统：激光雷达-惯性里程计 (下文简称LIO) 和视觉-惯性里程计 (下文简称VIO)。其中LIO  (FAST-LIO) 利用 LiDAR和惯性传感器的测量数据构建全局地图几何结构（3D 点云位置）；VIO 利用视觉-惯性传感器的数据来渲染地图纹理（3D 点云颜色），同时VIO 还通过最小化帧到地图的光度误差来直接、有效地融合视觉数据。

 

02.

R3LIVE 硬件系统

 

在本项目中，作者林家荣博士使用 Livox Avia 激光雷达、工业相机和 RoboMaster Manifold 2C 搭建了一套手持式三维扫描系统；同时也加入了一套 RTK 系统进行了真值比对数据的采集。 

 

 

 

 

R3LIVE 系统架构示意图
 

 

 

03.

Livox Avia 在 R3LIVE 系统中的应用

 

在R3LIVE 的实验中，作者使用了Livox Avia 作为深度传感器，在香港大学以及香港科技大学校园采集数据以验证其算法的鲁棒性以及精度。得益于Livox Avia提供了非重复扫描的三维点云信息，使其所重建的地图能获得更加稠密的点云地图，显著提升了地图特征匹配的鲁棒性。此外，作者还使用了Livox Avia 内置的IMU芯片，利用其同步输出的高频率（200Hz）的六自由度运动信息，有效改善紧耦合算法的定位精度。
 

 

04.

R3LIVE 公开实验数据集

 

R3LIVE 的作者已经公布了9个他们采集的数据集（总），用户可以访问以下网址获得数据集下载链接，复现和评估 R3LIVE实验效果：

• 链接：https://github.com/ziv-lin/r3live_dataset
   

 

05.

R3LIVE 项目小结

 

在这个工作中，作者创新性地提出了R3LIVE, 有效地解决了以下几个问题：

• 通过融合相机信息，有效解决了激光雷达在退化场景下无法正常定位的问题；
• 提出了一套高精度、高效率的彩色点云重建系统，实时重建周围环境的稠密彩色点云；
• 作者开源了整套基于Livox Avia激光雷达的软硬件解决方案，旨在于以极具性价比的方案推动相关行业领域的研究以及应用。

 

 

部分实验结果展示

R3LIVE 系统应用的可拓展性极强，它不仅可以作为实时机器人应用的 SLAM 系统，还可以为测绘等应用重建密集、精确RGB 彩色3D 地图 。此外，R3LIVE的开发者还提供了一系列用于重建和渲染多边形网格地图（mesh）的实用程序，使R3LIVE 重建的地图能更方便、高效地导入到各种如游戏，仿真模拟器等 3D应用程序中去，进一步提升了R3LIVE 的可拓展性。

Livox 欢迎更多高校实验室及研究团队与我们沟通联系，就Livox 激光雷达应用进行深入探讨。也期待我们以高性价比激光雷达方案一同推动相关领域的研究、应用及进展！