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牛津大学 | IMU+Lidar+GNSS的多传感器融合用于机器人的精准定位!
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论文链接:https://arxiv.org/abs/2209.14649 视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=55BLjt6ce1Y&ab_channel=OxfordDynamicRobotSystemsGroup 准确定位是机器人导航系统的核心组成部分。为此,全球导航卫星系统 (GNSS) 可以在户外提供绝对测量,从而消除长期漂移。然而,将 GNSS 数据与其他传感器数据融合并非易事,尤其是当机器人在有和没有天空视野的区域之间移动时。我们提出了一种稳健的方法,该方法将原始 GNSS 接收器数据与惯性测量以及可选的激光雷达观测紧密融合,以实现精确和平稳的移动机器人定位。提出了具有两类GNSS因子的因子图。首先,基于伪距的因素,允许在地球上进行全球定位。其次,基于载波相位的因素可以实现高度准确的相对定位,这在其他传感方式受到挑战时很有用。与传统的差分 GNSS 不同,这种方法不需要连接到基站。在公共城市驾驶数据集上,我们的方法实现了与将视觉惯性里程计与 GNSS 数据融合的最先进算法相当的精度——尽管我们的方法不使用相机,而只使用惯性和 GNSS 数据。我们还使用来自汽车和四足机器人在天空能见度低的环境(例如森林)中移动的数据证明了我们方法的稳健性。全球地球框架中的精度仍然是 1-2 m,而估计的轨迹是无间断和平滑的。我们还展示了如何紧密集成激光雷达测量。我们相信这是第一个将原始 GNSS 观测(而不是修复)与激光雷达融合的系统。
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