Multi-LiDAR Localization and Mapping Pipeline for Urban Autonomous Driving

要約

自律走行車は、都市環境において安全かつ確実にナビゲートするために、正確でロバストなローカライゼーションとマッピングアルゴリズムを必要とする。我々は、LiDARセンサーに基づくオフラインマッピングとオンラインローカリゼーションのための新しいセンサーフュージョンベースのパイプラインを提示します。提案するアプローチは、4つのLiDARセンサーを活用します。マッピングとローカリゼーションアルゴリズムはKISS-ICPに基づいており、リアルタイム性能と高精度を可能にする。パスプランニングのようなドライビングタスクのためのセマンティックマップを生成するアプローチを紹介する。紹介するパイプラインは、ROS 2ベースのAutowareソフトウェアスタックに統合され、自律走行アプリケーションのための堅牢で柔軟な環境を提供する。我々のパイプラインが、与えられた研究車両と実世界の自律走行アプリケーションに対して、最先端のアプローチを凌駕することを示す。

要約(オリジナル)

Autonomous vehicles require accurate and robust localization and mapping algorithms to navigate safely and reliably in urban environments. We present a novel sensor fusion-based pipeline for offline mapping and online localization based on LiDAR sensors. The proposed approach leverages four LiDAR sensors. Mapping and localization algorithms are based on the KISS-ICP, enabling real-time performance and high accuracy. We introduce an approach to generate semantic maps for driving tasks such as path planning. The presented pipeline is integrated into the ROS 2 based Autoware software stack, providing a robust and flexible environment for autonomous driving applications. We show that our pipeline outperforms state-of-the-art approaches for a given research vehicle and real-world autonomous driving application.

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arxiv.jp, DeepL