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UCLA发布|基于稠密点云的快速定位,实时提供准确的姿态估计!
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在感知具有挑战性的环境中,野外机器人需要快速准确的状态估计,但现代激光雷达传感器很快就超过了当前的里程测量算法。为此,本文提出了一种轻量级的前端激光雷达里程计解决方案,该解决方案可为计算有限的机器人平台提供一致和准确的定位。我们的直接激光雷达测距(DLO)方法包括几个关键的算法创新,这些创新优先考虑计算效率,并能够使用稠密的、最小预处理的点云来实时提供准确的姿态估计。这是通过一个新的关键帧系统实现的,该系统有效地管理历史地图信息,此外,还提供了一个自定义的迭代最近点解算器,用于数据结构循环的快速点云注册。我们的方法比当前最先进的方法更准确,计算开销更低,并且作为NASA JPL团队CoSTAR针对DARPA地下挑战的研究和开发工作的一部分,我们已经在空中和腿上机器人的多个感知挑战环境中进行了广泛评估。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2110.00605
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