Główne pojęcia
라이다 강도 정보를 활용하여 기하학적으로 열악한 환경에서도 강건한 라이다 관성 측위 기법을 제안한다.
Streszczenie
이 논문은 라이다 강도 정보를 활용하여 기하학적으로 열악한 환경에서도 강건한 라이다 관성 측위 기법인 COIN-LIO를 제안한다.
주요 내용은 다음과 같다:
- 라이다 강도 이미지의 밝기 일관성을 향상시키는 이미지 처리 기법을 제안한다.
- 기하학적으로 열악한 방향을 탐지하고, 이에 보완적인 강도 정보를 가진 특징점을 선별하는 기법을 제안한다.
- 기하학적 오차와 강도 오차를 통합적으로 최소화하는 확장 칼만 필터 기반의 업데이트 기법을 제안한다.
- 기하학적으로 열악한 환경을 포함하는 새로운 벤치마크 데이터셋 ENWIDE를 제공한다.
제안된 COIN-LIO 기법은 기존 기법들에 비해 기하학적으로 열악한 환경에서 강건한 성능을 보였다. 또한 기하학적으로 풍부한 환경에서도 우수한 성능을 달성하였다.
Statystyki
터널 시퀀스에서 FAST-LIO2 대비 약 99.8% 향상된 절대 궤적 오차 달성
활주로 시퀀스에서 FAST-LIO2 대비 약 96.7% 향상된 절대 궤적 오차 달성
카첸제 시퀀스에서 FAST-LIO2 대비 약 63.3% 향상된 절대 궤적 오차 달성
Cytaty
"기하학적으로 열악한 환경에서도 강건한 성능을 보이는 것이 우리 접근법의 주요 강점이다."
"제안된 COIN-LIO 기법은 기하학적으로 풍부한 환경에서도 우수한 성능을 달성하였다."