ROAMER: Robust Offroad Autonomy using Multimodal State Estimation with Radar Velocity Integration

要約

信頼性の高いオフロード自律性には、姿勢と速度の低遅延で高精度の状態推定が必要です。これは、利用される知覚モダリティにとって最適ではない動作条件の環境全体で引き続き実行可能です。
意欲的な自律システムの大部分において、状態推定は依然として単一障害点システムであるため、動作条件を考慮して知覚センサーが潜在的に経験する可能性のある環境悪化に対処できないことは、ミッションクリティカルな欠点となる可能性があります。
この研究では、LiDAR 慣性オドメトリ ソリューションにレーダー速度情報を統合する方法が提案されており、劣化した LiDAR 慣性オドメトリでも一貫した推定パフォーマンスが可能になります。
提案された方法は、周波数変調連続波 (FMCW) レーダー センサーの直接速度測定機能を利用し、前方速度測定をグラフベースのスムーザーに統合することで、車両に搭載された LiDAR 慣性スムーザー ソリューションを強化します。
これにより、LiDAR データがない場合でも、推定ソリューション全体の堅牢性が向上します。
この方法は、要求の厳しいオフロード環境で最大 12 m/s の高速で走行する全地形万能車に搭載されたハードウェア実験によって検証されました。

要約(オリジナル)

Reliable offroad autonomy requires low-latency, high-accuracy state estimates of pose as well as velocity, which remain viable throughout environments with sub-optimal operating conditions for the utilized perception modalities. As state estimation remains a single point of failure system in the majority of aspiring autonomous systems, failing to address the environmental degradation the perception sensors could potentially experience given the operating conditions, can be a mission-critical shortcoming. In this work, a method for integration of radar velocity information in a LiDAR-inertial odometry solution is proposed, enabling consistent estimation performance even with degraded LiDAR-inertial odometry. The proposed method utilizes the direct velocity-measuring capabilities of an Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar sensor to enhance the LiDAR-inertial smoother solution onboard the vehicle through integration of the forward velocity measurement into the graph-based smoother. This leads to increased robustness in the overall estimation solution, even in the absence of LiDAR data. This method was validated by hardware experiments conducted onboard an all-terrain vehicle traveling at high speed, ~12 m/s, in demanding offroad environments.

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