W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

GNSS-Augmented LiDAR SLAM for Accurate Vehicle Localization in Large Scale Urban Environments

Autorzy

[ 1 ] Instytut Robotyki i Inteligencji Maszynowej, Wydział Automatyki, Robotyki i Elektrotechniki, Politechnika Poznańska | [ SzD ] doktorant ze Szkoły Doktorskiej | [ P ] pracownik

Dyscyplina naukowa (Ustawa 2.0)

[2.2] Automatyka, elektronika, elektrotechnika i technologie kosmiczne

Rok publikacji

2022

Typ rozdziału

rozdział w monografii naukowej / referat

Język publikacji

angielski

Streszczenie

EN Although accurate and reliable localization is a prerequisite for autonomous driving, in urban environments neither the Global Navigation Satellite System (GNSS) nor the Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) ensure satisfying results in terms of both local accuracy and global consistency. Hence, we contribute in this paper a method to augment the existing LiDAR-based SLAM systems with GNSS measurements, applying the factor graph formulation of the problem. We contribute a tightly coupled GNSS/LiDAR SLAM considering constraints from LiDAR and GNSS measurements, and propose a filtering procedure to cope with GNSS measurements that introduce non-Gaussian noise. We evaluate our approach on the challenging UrbanNav dataset, considering different LiDAR SLAM algorithms and different GNSS receivers, and showing that our solution outperforms previous approaches to GNSS/LiDAR integration.

Strony (od-do)

701 - 708

DOI

10.1109/ICARCV57592.2022.10004257

URL

https://ieeexplore.ieee.org/document/10004257

Książka

Proceedings of the 17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV)

Zaprezentowany na

17th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision (ICARCV 2022), 11-13.12.2022, Singapore, Singapore

Punktacja Ministerstwa / rozdział

20

Punktacja Ministerstwa / konferencja (CORE)

140

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.