去中心化LiDAR-雷达-惯性地下定位框架

2026年10月27日，arXiv Robotics 刊出 Moumita Mukherjee 等作者的论文，提出去中心化 LiDAR-雷达-惯性里程计框架 LRIO，融合 LiDAR、雷达与惯性传感，用于恶劣地下环境中的鲁棒位姿估计。该框架用自适应残差阈值（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。目前进展为论文发表与上述实测结果公布。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。