Do We Still Need to Work on Odometry for Autonomous Driving?

要約

過去数十年にわたり、膨大な量の作業が、さまざまな固有受容および外部受容センサーに基づいて、移動プラットフォームのエゴモーション推定のトピックに対処してきました。
増え続ける計算負荷とセンサーの複雑さを犠牲にして、臭気測定アルゴリズムは、さまざまな条件でのドリフトを最小限に抑えて、印象的なレベルの精度に達しました。
このホワイトペーパーでは、最も単純なアルゴリズムの1つの精度を評価することにより、自律運転の臭気測定に関するさらなる研究が必要であることに疑問を呈しています：ホイールエンコーダーデータの直接統合とジャイロスコープからのヨーレート測定。
このアルゴリズムは、走行距離計（OG）匂いとして示されます。
この作業は、OG臭気が、ほとんどのシナリオで計算コストの一部について、現在の最先端のレーダー介入SE（2）臭気を上回ることができることを示しています。
たとえば、OG臭気は0.20％の相対的な翻訳誤差を持つボレアスリーダーボードの上にありますが、2番目に良い方法では0.26％の誤差が表示されます。
Lidar-inertialアプローチはより正確な推定値を提供できますが、計算負荷はOG臭トよりも3桁高いです。
分析をさらに促進するために、さまざまな運転行動で収集されたデータを使用して、根本的な滑り止めの仮定に意図的に違反することにより、OG臭トメトリの限界を押し広げました。
私たちの結論は、OG臭トからの不十分なポーズ推定値をもたらすために、かなりの量の滑りが必要であることを示しています。

要約(オリジナル)

Over the past decades, a tremendous amount of work has addressed the topic of ego-motion estimation of moving platforms based on various proprioceptive and exteroceptive sensors. At the cost of ever-increasing computational load and sensor complexity, odometry algorithms have reached impressive levels of accuracy with minimal drift in various conditions. In this paper, we question the need for more research on odometry for autonomous driving by assessing the accuracy of one of the simplest algorithms: the direct integration of wheel encoder data and yaw rate measurements from a gyroscope. We denote this algorithm as Odometer-Gyroscope (OG) odometry. This work shows that OG odometry can outperform current state-of-the-art radar-inertial SE(2) odometry for a fraction of the computational cost in most scenarios. For example, the OG odometry is on top of the Boreas leaderboard with a relative translation error of 0.20%, while the second-best method displays an error of 0.26%. Lidar-inertial approaches can provide more accurate estimates, but the computational load is three orders of magnitude higher than the OG odometry. To further the analysis, we have pushed the limits of the OG odometry by purposely violating its fundamental no-slip assumption using data collected during a heavy snowstorm with different driving behaviours. Our conclusion shows that a significant amount of slippage is required to result in non-satisfactory pose estimates from the OG odometry.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google