要約
同時ローカリゼーションとマッピング(SLAM)は、自律システムにとって重要な機能です。
多くの場合、視覚やライダーセンサーに依存する従来のスラムアプローチは、低光や特徴のない環境などの不利な状態で大きな課題に直面しています。
これらの制限を克服するために、4Dレーダー、FMCW LIDAR、および慣性測定ユニットの相補的な強度を活用する、ドップラー支援レーダー介入およびLIDAR介入のスラムフレームワークを提案します。
当社のシステムは、ドップラー速度測定と空間データを、強固なフロントエンドとグラフの最適化バックエンドに統合し、強化されたエゴ速度推定、正確な臭気測定、および堅牢なマッピングを提供します。
また、ドップラーベースのスキャンマッチング手法を導入して、動的環境でのフロントエンドの匂いを改善します。
さらに、当社のフレームワークには、ドップラー速度とループ閉鎖を利用してセンサーアライメントを動的に維持するための革新的なオンライン外因性キャリブレーションメカニズムが組み込まれています。
公共および独自のデータセットの両方での広範な評価は、私たちのシステムが、正確さと堅牢性の観点から、最先端のレーダースラムとライダースラムのフレームワークを大幅に上回ることを示しています。
さらなる研究を奨励するために、ドップラースラムとデータセットのコードは、https://github.com/wayne-dwa/doppler-slamで入手できます。
要約(オリジナル)
Simultaneous localization and mapping (SLAM) is a critical capability for autonomous systems. Traditional SLAM approaches, which often rely on visual or LiDAR sensors, face significant challenges in adverse conditions such as low light or featureless environments. To overcome these limitations, we propose a novel Doppler-aided radar-inertial and LiDAR-inertial SLAM framework that leverages the complementary strengths of 4D radar, FMCW LiDAR, and inertial measurement units. Our system integrates Doppler velocity measurements and spatial data into a tightly-coupled front-end and graph optimization back-end to provide enhanced ego velocity estimation, accurate odometry, and robust mapping. We also introduce a Doppler-based scan-matching technique to improve front-end odometry in dynamic environments. In addition, our framework incorporates an innovative online extrinsic calibration mechanism, utilizing Doppler velocity and loop closure to dynamically maintain sensor alignment. Extensive evaluations on both public and proprietary datasets show that our system significantly outperforms state-of-the-art radar-SLAM and LiDAR-SLAM frameworks in terms of accuracy and robustness. To encourage further research, the code of our Doppler-SLAM and our dataset are available at: https://github.com/Wayne-DWA/Doppler-SLAM.
arxiv情報
著者 | Dong Wang,Hannes Haag,Daniel Casado Herraez,Stefan May,Cyrill Stachniss,Andreas Nuechter |
発行日 | 2025-04-18 09:55:26+00:00 |
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