CUBE-LIO: LiDARの反射強度を活用したキューブマップベースのLiDAR慣性オドメトリ

本動画では、LiDAR強度情報を活用した新しい自己位置推定技術 CUBE-LIO を紹介します。

本研究はロボティクス分野の世界最高峰国際会議 ICRA2026 に採択されました。
また、第31回 ロボティックス・シンポジアにおいて最優秀賞を受賞しました。

CUBE-LIOは、従来の幾何情報のみのLiDAR-Inertial Odometry（例：FAST-LIO2）が苦手とする

・トンネル
・滑走路
・大きな平面壁
・特徴の少ない屋外空間

といった幾何的に退化した環境でも高精度な自己位置推定を実現します。

本技術のポイントは：

■ キューブマップ投影による低歪み・高速なLiDAR画像生成
■ 強度勾配（IGM）を用いたロバストな直接最適化
■ 幾何＋フォトメトリックの緊密結合によるドリフト抑制
■ スピニング型・ソリッドステート型LiDARの両対応

実験では既存SOTAを上回る精度を示し、特にFeatureless環境で大幅なドリフト低減を確認しました。

CUBE-LIOは当社の自律移動ソフトウェア「@mobi」およびかんたん3D空間スキャナ「@mapper」に搭載していきます。

退化環境でも止まらないLiDAR自己位置推定の中身を、ぜひ動画でご覧ください。