Abstract Pose-uppskattning enbart baserad på 3D-punktmoln kan drabbas av nedbrytning, t.ex. scan block eller skanningar i repetitiva miljöer. För att ta itu med detta problem föreslår vi en strategi för sammansmältning av 3D-spinning LiDAR och IMU för att uppskatta sensorkroppens ego-rörelse. Huvudidén med vårt arbete är att optimera poser och tillstånd för två typer av sensorer med icke-linjära optimeringsmetoder. Å ena sidan betraktas en massa IMU mätningar som en relativ begränsning med pre-integration och tillståndsfelen kan minimeras med hjälp av laser pose uppskattning och icke-linjär optimering algoritmer; å andra sidan, den optimerade IMU pose utgångar kan ge en bättre initial för den efterföljande punkt-moln matchning. Metoden utvärderas under både simulering och verkliga tester jämfört med den senaste tekniken. Resultaten visar att den föreslagna metoden kan ge bättre skattningsresultat även i nedbrytningsfallen.
I REF betraktades ett gäng IMU-mätningar som en relativ begränsning med hjälp av preintegrationsteorin, och resultaten av lidaromometri smältes samman med IMU-mätningar i ett faktordiagramramverk.
LiDAR and Inertial Fusion for Pose Estimation by Non-linear Optimization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}