이 논문은 로봇과 자율주행 차량을 위한 강건하고 정확한 전역 로컬라이제이션 문제를 다룬다. 기존 SLAM 솔루션의 한계를 극복하기 위해, 이 연구는 사전에 구축된 토폴로지와 메트릭 정보를 활용하는 새로운 접근법을 제안한다.
제안하는 G-Loc 프레임워크는 LiDAR, IMU, GNSS 측정치와 맵 정합 제약을 통합하는 강결합 그래프 최적화를 수행한다. 이를 통해 각 관측치의 불확실성을 효과적으로 반영할 수 있다. 또한 G-Loc는 다양한 센서 구성과 환경 조건에 적응할 수 있는 모듈성을 가지고 있다.
실험 결과, G-Loc는 기존 방법 대비 향상된 정확도와 효율성을 보였으며, 실제 자율주행 버스 애플리케이션에 성공적으로 적용되었다.
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by Lore... klokken arxiv.org 09-10-2024
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