Kartläggning av miljön i ett fordon och lokalisering av ett fordon inom denna okända miljö är komplexa frågor. Även om många metoder baserade på olika typer av sensoriska ingångar och beräkningskoncept har använts framgångsrikt för mark robot lokalisering, det är svårt att lokalisera ett obemannade flygfordon (UAV) på grund av variation i höjd och rörelsedynamik. I detta dokument föreslås en robust och effektiv inomhuskartläggning och lokaliseringslösning för en UAV integrerad med lågkostnadsljusdetektion och Ranging (LiDAR) och Inertial Measurement Unit (IMU) sensorer. Med tanke på fördelen med den typiska geometriska strukturen i inomhusmiljöer, kan UAV:s plannära position beräknas effektivt från en punkt-till-punkt scan matchande algoritm med hjälp av mätningar från en horisontell scanning primär LiDAR. Höjden på UAV med avseende på golvet kan uppskattas exakt med hjälp av en vertikalt skannande sekundär LiDAR scanner, som är monterad ortogonalt till den primära LiDAR. Dessutom används ett Kalmanfilter för att härleda 3D-positionen genom att samla primära och sekundära LiDAR-data. Dessutom presenterar detta arbete en ny metod för dess tillämpning i realtidsklassificeringen av en rörledning i en inomhuskarta genom att integrera den föreslagna navigeringsmetoden. Klassificeringen av rörledningen baseras på uppskattningen av rörradien med hänsyn till intresseregionen och den typiska vinkeln. ROI väljs genom att hitta de närmaste grannarna till den valda utsädespunkten i rörledningspunktmolnet, och den typiska vinkeln uppskattas med den riktade histogrammet. Experimentella resultat ges för att fastställa genomförbarheten hos det föreslagna navigationssystemet och dess integrering med realtidstillämpningar inom industrianläggningar.
Light Detection and Ranging (LiDAR) and Inertial Measurement Unit (IMU) sensorer används i REF i applikationer för inomhuskartläggning med UAV.
A LiDAR and IMU Integrated Indoor Navigation System for UAVs and Its Application in Real-Time Pipeline Classification
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}