要約
自分のポーズに関する知識は、すべてのモバイル ロボット アプリケーションにとって重要です。
したがって、姿勢推定は移動ロボットのコア機能の一部です。
過去 20 年間で、LiDAR スキャナーはロボットの位置特定とマッピングのための標準的なセンサーになりました。
この記事では、LiDAR ベースのグローバル ローカリゼーションにおける最近の進歩と進歩について概説します。
問題の定式化から始めて、適用範囲を探ります。
次に、マップ、記述子抽出、一貫性チェックなど、さまざまなグローバル ローカリゼーション トピックをカバーする方法論のレビューを提示します。
内容は 3 つのテーマで構成されています。
1 つ目は、グローバルな場所の取得とローカルの姿勢推定の組み合わせです。
次に、2 番目のテーマは、シーケンシャル グローバル ローカリゼーションのために、シングル ショット測定をシーケンシャル測定にアップグレードすることです。
3 つ目のテーマは、単一ロボットのグローバル ローカリゼーションをマルチロボット システム上のクロスロボット ローカリゼーションに拡張することです。
この調査を終了するには、グローバルなライダー ローカリゼーションに関する未解決の課題と有望な方向性について説明します。
要約(オリジナル)
Knowledge about the own pose is key for all mobile robot applications. Thus pose estimation is part of the core functionalities of mobile robots. In the last two decades, LiDAR scanners have become a standard sensor for robot localization and mapping. This article surveys recent progress and advances in LiDAR-based global localization. We start with the problem formulation and explore the application scope. We then present the methodology review covering various global localization topics, such as maps, descriptor extraction, and consistency checks. The contents are organized under three themes. The first is the combination of global place retrieval and local pose estimation. Then the second theme is upgrading single-shot measurement to sequential ones for sequential global localization. The third theme is extending single-robot global localization to cross-robot localization on multi-robot systems. We end this survey with a discussion of open challenges and promising directions on global lidar localization.
arxiv情報
| 著者 | Huan Yin,Xuecheng Xu,Sha Lu,Xieyuanli Chen,Rong Xiong,Shaojie Shen,Cyrill Stachniss,Yue Wang |
| 発行日 | 2023-02-15 02:32:26+00:00 |
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