LIV_handhold_2: 低コストLiDAR・慣性・ビジュアル融合型3Dセンサー

AI/ML
LIV_handhold_2: 低コストLiDAR・慣性・ビジュアル融合型3Dセンサー

LIV_handhold_2: 低コストLiDAR・慣性・ビジュアル融合型3Dセンサー

LIV_handhold_2は、ロボティクスやEmbodied AI向けに設計された低コストのLiDAR・慣性計測装置(IMU)・カメラを融合した3Dセンサーシステムです。高精度な環境認識と自己位置推定を可能にし、多様なロボットアプリケーションに適用可能。C++で実装されており、ハードウェア設計やソフトウェア処理の両面からオープンに提供されています。

https://github.com/hku-mars/LIV_handhold_2

概要

LIV_handhold_2は、香港大学のMARS研究室が開発した低コストの3Dセンサーシステム「LIV-Eye」のソフトウェアリポジトリです。本システムはLiDAR、慣性計測ユニット(IMU)、およびカメラのデータをリアルタイムに融合し、詳細な環境マッピングと高精度な自己位置推定を実現します。ロボティクスやEmbodied AI領域における周辺環境の理解やナビゲーションタスクに最適化されており、コストを抑えつつ高性能を目指した点が特徴です。C++で書かれ、ハードウェア設計もオープンソースで公開。開発者や研究者が自由に改良やカスタマイズを行える柔軟性を備えています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 22
  • フォーク数: 1
  • ウォッチャー数: 22
  • コミット数: 8
  • ファイル数: 8
  • メインの言語: C++

主な特徴

  • 低コストで実装可能なLiDAR・IMU・カメラの3センサー融合システム
  • 高精度な3D環境マッピングと自己位置推定をリアルタイムで実現
  • ハードウェア設計とソフトウェア処理の両面でオープンソース提供
  • C++による効率的な実装で組み込みやロボット制御への適用が容易

技術的なポイント

LIV_handhold_2の最大の技術的特徴は、LiDAR、慣性計測ユニット（IMU）、およびカメラという異なるセンサーデータを高度に融合し、3D環境の高精度マッピングと自己位置推定を実現している点にあります。LiDARは正確な距離計測を提供しつつも単独では動作環境の動的変化に弱いという課題があり、IMUは高周波で動きを捉えられるもののドリフトが避けられません。カメラは豊富な視覚情報を補完しますが、照明条件などに影響を受けやすいです。本リポジトリのシステムではこれらのセンサーを融合させ、各センサーの弱点を補いながらリアルタイム処理を行います。

ソフトウェアは主にC++で実装されており、組み込み機器やロボットへの実装に適した高効率・低レイテンシで動作します。センサーフュージョンアルゴリズムは、カリブレーションデータを活用し、各センサーの座標系を統一。姿勢推定や地図生成にはSLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技術が応用されており、LiDAR点群とカメラ映像を統合して環境の詳細な3Dモデルを構築します。IMUデータは動きのスムーズな追跡とドリフト補正に寄与し、動的な環境でも安定した自己位置推定を実現します。

さらに、本プロジェクトはハードウェア設計もオープンにしており、低コストでの再現性を重視。CERN OHLハードウェアライセンスの下、誰でも設計ファイルを参照し、改良や再設計が可能です。ドキュメントも充実しており、セットアップ手順や使用方法が詳細に解説されているため、研究者や開発者がスムーズに利用を開始できます。全体として、低コストながら高性能な3Dセンサーを実現し、ロボットの自律移動、環境認識、AI搭載デバイスの開発を強力に支援する内容となっています。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • FAST-LIVO2-Mid360-Config: デバイス設定やパラメーターファイルを含むディレクトリ
  • LICENSE.txt: ソフトウェアライセンス情報（GPLv3）
  • README.md: プロジェクト概要と利用方法の英語マニュアル
  • README_zh.md: 中国語版README
  • docs: 技術仕様やハードウェア設計図、使用法を記載したドキュメント群

その他に、ソースコードやビルド関連スクリプトなど計8ファイルが含まれており、全体としてコンパクトにまとめられています。

まとめ

低コストで高性能な3Dセンサー実現を目指したオープンソースプロジェクト。

リポジトリ情報：