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    數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)專題(三) | iVox (Faster-Lio): 智行者高博團隊開源的增量式稀疏體素結(jié)構(gòu) & 源碼解析

    在2022年初,智行者高博團隊和清華大學(xué)聯(lián)合發(fā)表了Faster-Lio的工作,該成果收錄于IEEE RA-Letters,其開源代碼展示了如何通過增量式稀疏體素結(jié)構(gòu)iVox,提升Lidar-inertial Odometry(LIO)的算法效率。相較于MaRS-Lab的FastLio2,F(xiàn)aster-Lio在保持精度的同時,得益于iVox的設(shè)計,尤其是在增刪操作上的高效性,顯著減少了維護(hù)local map和查詢近鄰的時間。

    高博在知乎文章中詳細(xì)解讀了Faster-Lio,特別是iVox的創(chuàng)新設(shè)計。我們從數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的角度出發(fā),通過簡化的方式解釋iVox:首先,利用哈希表(如C++的std::unordered_map)將體素空間坐標(biāo)作為key,通過精心設(shè)計的空間哈希函數(shù)映射到有限的索引空間,實現(xiàn)快速的增刪操作。哈希表的優(yōu)化和抗沖突設(shè)計使得碰撞概率極低,即使有沖突,也能快速忽略。

    此外,iVox采用了偽希爾伯特曲線(PHC)來組織體素,這種曲線將高維空間劃分為一系列單元,并通過分段曲線連接,便于一維空間索引。盡管希爾伯特曲線是理想化的,但在工程實踐中,PHC在接近填充空間的同時,保持了可接受的實現(xiàn)復(fù)雜度。

    Faster-Lio的源碼解析顯示,核心在于IVox類,其中g(shù)rids_map_和grids_cache_是關(guān)鍵數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。AddPoints()負(fù)責(zé)增量點的添加,通過哈希查找確保高效,而GetClosestPoint()則通過kNN搜索找到最近鄰。

    盡管論文與代碼存在一些差異,如體素過時刪除策略,但整體上,iVox的設(shè)計思路清晰,哈希表和空間組織策略的結(jié)合使得其在實際應(yīng)用中表現(xiàn)出色。然而,對于體素內(nèi)點的處理,實際工程中可能更傾向于簡化,例如通過體素降采樣和八叉樹結(jié)構(gòu),這些方法在某些場景下可能會比PHC更易于實現(xiàn)。

    最后,作者WGH無疆強調(diào),iVox是簡單實用的解決方案,但希爾伯特曲線在工程實踐中的優(yōu)勢可能有限,尤其是在點數(shù)不多的情況下。未來,他們將探討其他類似的工作,如CMU的Super Odometry,其中可能結(jié)合了哈希表和八叉樹。歡迎大家繼續(xù)關(guān)注和交流。

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