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2019InternationalConferenceonRoboticsandAutomation(ICRA)
PalaisdescongresdeMontreal,Montreal,Cay20-24,2019
CELLO-3D:EstimatingtheCovarianceofICPintheRealWorld
`
DavidLandryFranc¸oisPomerleauPhilippeGiguere
—ThefusionofIterativeClosestPoint(ICP)reg-Sampled
istrationsinexistingstateestimationframeworksreliesonanuncertainty
accurateestimationoftheiruncertainty.Inthispaper,westudy
theestimationofthisuncertaintyintheformofacovariance.
First,wescrutinizethelimitationsofexistingclosed-form
covarianceestimationalgorithmsover3Ddatasets.Then,we
setouttoestimatethecovarianceofICPregistrationsthrough
adata-drivenapproach,withover5100000registrationson
1020pairsfromreal3Dpointclouds.Weassessoursolution
uponawidespectrumofenvironments,rangingfromstructured
tounstructuredandindoortooutdoor.Thecapacityofour
algorithmtopredictcovariancesisaccuratelyassessed,asCovariance
wellastheusefulnessoftheseestimationsforuncertainty
estimationovertrajectories.TheproposedmethodestimatesFig.1:Areadingpointcloud(red)isbeingregisteredagainstareference
covariancesterthanexistingclosed-formsolutions,andpointcloud(blue).Thispaperstudiestheestimationofcovarianceslikethe
makespredictionsthatareconsistentwithobservedtrajectories.greenellipsoidtoallowintegrationofICPinstateestimationtoolchains.
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