Elevator-LIO is a LiDAR-Inertial Odometry designed for robust multi-floor localization under elevator-induced non-inertial motion, with explicit decoupling of robot and elevator dynamics.

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Forks

18

Open issues

2

License

GPL-2.0

Last updated

2026-07-21

AI repository intelligence
FR-AI / ANALYSIS

Why it is worth attention

Directly addresses the challenge of LiDAR-inertial odometry inside moving elevators, where traditional LIO fails, and provides a complete open-source solution with dataset and detailed documentation.

Who it is for

  • Robotics researchers working on SLAM and localization
  • Engineers developing autonomous robots for multi-floor environments
  • Developers of service or inspection robots that use elevators
  • Students and educators studying state estimation and sensor fusion

Use cases

  • Cross-floor navigation for autonomous mobile robots
  • Real-time localization during elevator rides in commercial buildings
  • Mapping and localization in environments with repetitive elevator trips
  • Research on non-inertial state estimation and IMU-LiDAR fusion

Strengths

  • First open LIO framework explicitly handling elevator non-inertial motion with decoupled state estimation
  • Adaptive voxel downsampling that adjusts to confined spaces like elevators
  • Comprehensive dataset with 20 sequences and 79 elevator rides for benchmarking
  • User-friendly design with documented YAML configuration, auto mode switching, and debug visualization

Considerations

  • Automatic elevator entrance detection may false-trigger in narrow corridors
  • Primary tested with Livox MID-360; other LiDARs not extensively validated
  • Only ROS1 release available; ROS2 version is planned but not yet released

README quick start

Elevator-LIO

中文 | English

作者:Yifan Zhang, Yudong Huang, Yuchong Zhang, Changze Li, Haoran Liu, Ming Yang, Tong Qin*

Elevator-LIO 是面向电梯非惯性运动和跨楼层定位的 LiDAR-惯性里程计。主要测试平台为 Livox MID-360,同时支持其他雷达如 Ouster、Velodyne、XT32 等,但除MID360外尚未经过大规模测试。

数据集下载与使用说明见 DATASET.md

关闭 YAML 中的电梯模式后,Elevator-LIO 可作为普通 LIO 使用,并保留触发式更新和自适应降采样等功能。

[!WARNING] Elevator-LIO 允许机器人在电梯内自由移动,但建议使用 Livox MID-360 这类视场较大的 LiDAR,并采用倾斜安装,以获得尽可能多方向上的几何约束。如果您的 LiDAR 水平安装,且机器人在电梯内基本不会产生上下运动,请将 yaml/runtime 中的 elevator.strong_prior_enable 设置为 true。该选项会将 IMU 垂直方向加速度强约束解释为电梯加速度,使系统在此类安装条件下也能正常工作。

时间节点

  • 2026-05-23arXiv 预印本公开。
  • 2026-05-26小红书 公开宣传。
  • 2026-06-06@编程猫小渐 复现 Elevator-LIO 论文结果。
  • 2026-06-20Elevator-LIO 数据集公开,包含 20 条序列和 79 次电梯乘坐;额外收录 @编程猫小渐 的两条数据。
  • 2026-06-22:发布 rosbag 管理器视频,该工具随 Elevator-LIO 一同开源。
  • 2026-06-26:ROS 1 源码发布。
  • 计划中:ROS 2 源码发布。
  • 计划中:更多数据集发布,包括更多带图像的完整序列。
  • 计划中:手持采集平台软硬件源码与文档公开。

支持工作

欢迎参观课题组其他工作,Elevator-LIO 为以下工作提供了定位支持:

  • SCAN-Planner:面向路线引导长距离四足导航的空间碰撞感知局部规划器,可为自主探索、视觉语言导航等上层任务提供底层规划基础。
  • TravExplorer:面向跨楼层具身探索的可通行性驱动 3D 规划系统,支持单楼层与跨楼层目标导航。

场景展示

方法概述

传统 LIO 假设导航坐标系为惯性系,但在运动的电梯轿厢内,IMU 会感受到电梯运动,而 LiDAR 主要观测轿厢内的相对几何,现有 LIO 方法几乎全部失效。Elevator-LIO 将机器人相对电梯的运动与电梯自身运动解耦,并通过模式相关的迭代误差状态卡尔曼滤波实现连续跨楼层定位:普通室内环境使用标准 LIO 传播,进入电梯后启用非惯性状态传播和约束更新。

系统按照时间顺序处理 IMU 和 LiDAR 数据,依次完成静态 IMU 初始化、自适应降采样、模式相关传播、IESKF LiDAR 更新、可能的退出电梯更新和增量 ikd-Tree 建图。

电梯模式管理

进入检测使用 LiDAR 距离统计量判断机器人是否由开放区域进入封闭轿厢;退出检测根据估计的电梯竖直运动状态及其方差判断电梯是否停稳。两种事件也可以通过 ROS 话题手动触发。

退出电梯更新

电梯停稳后,系统施加零速度和零加速度约束,将估计的电梯竖直位移重新锚定到机器人状态,并重置电梯相关状态,从而抑制电梯运行期间累积的高度漂移。

自适应降采样

系统在线调整体素大小,使降采样后的有效点数保持在目标值附近,在电梯轿厢内保留足够的几何信息,同时控制开放场景中的计算量。

数据采集平台

数据使用集成 Livox MID-360、工业相机和 Jetson Orin Nano 的便携式手持设备采集。

[!NOTE]

  • 后续将开源手持设备的软硬件设计与相关文档。

🔥 设计理念

Description

Elevator-LIO Official implementation

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