arXiv Robotics· Moumita Mukherjee, Avijit Banerjee, Anton Koval, George Nikolakopoulos·· 4 小时前AI 评分34
面向恶劣地下环境的弹性去中心化雷达-LiDAR-惯性里程计
Resilient Decentralized Radar-LiDAR-Inertial Odometry in Challenging Subterranean Environments
AI 导读
研究提出去中心化 LiDAR-雷达-惯性里程计框架 LRIO,用自适应残差阈值(ART)检测传感器退化,并通过鲁棒容错最优信息滤波器(RETOIF)融合 LiDAR-惯性与多路雷达-惯性估计。在无烟地下隧道实测中,RETOIF 的定位 RMSE 为 2.1733,较集中式 LRIO 的 2.9929 降低 27.4%。在烟雾导致的传感器退化条件下,该框架仍能维持位姿估计。
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