LiDAR SLAM/UWB多源融合定位系统的准确性和鲁棒性.(4)为了消除LiDAR点云的运动畸变以及传统卡尔曼滤波线性化所带来的误差,引入内感受型传感器惯性测量单元(Inertial Measurement Unit,IMU),提出了一种以INS为中心的基于误差状态抗差迭代卡尔曼滤波(Error-State Robust Iterated Kalman Filter,ESRIKF)的LiDAR SLAM/INS/...
摘要:提出了一种具有抗退化能力的激光雷达/UWB融合同步定位与测绘算法。在所提出的算法中,通过最小化与激光雷达传感器和UWB传感器相关联的所有测量残差的马氏范数之和来估计传感器状态。此外,考虑到传感器测量值的不良几何分布将在融合算法中引入较大的估计不确定性,在融合算法中引入了带有自调整策略的折衷参数,以根据状...
摘要:在本文中,我们提出了一个紧密耦合的多模式SLAM框架,集成了大量的传感器:惯性测量单元、摄像机、多激光雷达和UWB距离测量,因此被称为VIRAL(视觉惯性测距激光雷达)SLAM。为了实现这样一个全面的传感器融合系统,必须解决几个挑战,如数据同步、多线程编程、BA优化以及超宽带和机载传感器之间的冲突坐标帧,以确保实时定...
摘要:在本文中,我们提出了一个紧密耦合的多模式SLAM框架,集成了大量的传感器:惯性测量单元、摄像机、多激光雷达和UWB距离测量,因此被称为VIRAL(视觉惯性测距激光雷达)SLAM。为了实现这样一个全面的传感器融合系统,必须解决几个挑战,如数据同步、多线程编程、BA优化以及超宽带和机载传感器之间的冲突坐标帧,以确保实时定...
多模态融合:可以将深度学习方法与其他传感器数据(如相机图像)进行融合,以提高SLAM系统的鲁棒性和准确性。通过融合多种传感器数据,可以更好地理解环境并实现更准确的定位和地图重建。 鲁棒性改进:可以研究如何提高DeepPointMap在复杂环境和动态场景下的鲁棒性。例如,可以探索如何处理遮挡、动态物体和不完整的点云数据,以...
的问题,提出了一种利用UWB观测值来校正LiDAR SLAM的组合定位方法.首先,通过里程计预测模型得到先验的位置估计信息;之后,利用粒子滤波融合LiDAR的观测值进行修正得到局部定位结果;最后,通过高斯滤波利用UWB观测值进行校正得到全局定位结果.实验结果表明:组合定位系统有效消除了LiDAR SLAM的累积误差,并且轨迹相对于UWB定位更为...
determining a relative pose transformation between the 3D laser SLAM coordinate system and the UWB positioning coordinate system; using UWB data to provide initial value for inter-frame matching of laser odometer; using UWB data to add constraints to SLAM back-end pose graph; and performing loop ...
Although simultaneous localization and mapping based on light detection and ranging (LiDAR-SLAM) is effective in global navigation satellite system (GNSS)-denied environments, it can provide only local positioning results, with error divergence over distance. Ultrawideband (UWB) technology is an ...