arXiv Robotics· Yueqi Zhu, Yan Pan, Chufan Rui, Jiasheng Luo, Bo Zhou·· 7 小时前AI 评分38
基于流形上确定性保护级的安全关键 LiDAR-惯性里程计
Safety-Critical LiDAR-Inertial Odometry with On-Manifold Deterministic Protection Level
AI 导读
研究提出一种安全关键 LiDAR-惯性里程计（LIO），通过新型流形上集合隶属滤波器提供确定性保护级。该方法采用未知但有界假设，推导出迭代最近点算法中点云噪声与估计不确定性的闭式关系，并据此设计流形上椭球集合隶属滤波器（OM-ESMF）嵌入 LIO 系统。系统以估计位置的可行集作为确定性保护级，实验显示其能在多种环境中为不同机器人提供有效的在线安全参考。
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