Användningen av 2D-laserskannrar är attraktiv för den autonoma körindustrin på grund av dess noggrannhet, lättvikt och låga kostnader. Men eftersom endast en 2D del av den omgivande miljön upptäcks vid varje skanning, är det en utmaning att utföra viktiga uppgifter som lokalisering av fordonet. I detta dokument presenterar vi ett nytt ramverk som undersöker användningen av djupa Recurrent Convolutional Neural Networks (RCNN) för odometrieuppskattning med endast 2D-laserskannrar. Tillämpningen av RCNNs ger verktyg för att inte bara extrahera funktionerna i laserskannrar data med hjälp av Convolutional Neural Networks (CNNs), men dessutom modellerar det möjliga anslutningar bland på varandra följande skanningar med hjälp av Long Short-Term Memory (LSTM) Recurrent Neural Network. Resultat på en riktig väg dataset visar att metoden kan köras i realtid utan att använda GPU acceleration och har konkurrenskraftiga prestanda jämfört med andra metoder, är en intressant strategi som kan komplettera traditionella lokaliseringssystem.
Författarna till detta arbete presenteras i REF en lösning som endast bygger på en 2D-laserskanner för odometrieuppskattning med hjälp av Recurrent Convolutional Neural Networks (RCNNs).
An LSTM Network for Real-Time Odometry Estimation
{'venue': '2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'journal': '2019 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}