Adaptive LiDAR-Radar Fusion for Outdoor Odometry Across Dense Smoke Conditions

要約

知覚的に劣化した環境におけるロバストなオドメトリ推定は、ロボット工学の分野における重要な課題です。
本稿では、LiDAR の縮退を伴う悪環境に対するロバストなオドメトリのための LiDAR とレーダーの融合手法を提案します。
LiDAR 点群と前処理モジュールを通じて取得されたレーダー静的点群を比較することで、知覚限界を克服するための LiDAR 縮退のインスタンスを特定することができます。
濃煙などの困難な状況におけるこの方法の有効性を実証し、オドメトリを確実に推定し、LiDAR の縮退が起こりやすい動的ポイントを特定/削除する能力を示します。

要約(オリジナル)

Robust odometry estimation in perceptually degraded environments represents a key challenge in the field of robotics. In this paper, we propose a LiDAR-radar fusion method for robust odometry for adverse environment with LiDAR degeneracy. By comparing the LiDAR point cloud with the radar static point cloud obtained through preprocessing module, it is possible to identify instances of LiDAR degeneracy to overcome perceptual limits. We demonstrate the effectiveness of our method in challenging conditions such as dense smoke, showcasing its ability to reliably estimate odometry and identify/remove dynamic points prone to LiDAR degeneracy.

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