本研究では、COIN-LIOと呼ばれるLiDAR慣性オドメトリパイプラインを提案している。COIN-LIOは、LiDARの強度情報と幾何学的な点群登録を密結合することで、トンネルや平坦な環境などの幾何学的に劣悪な状況でも高いロバスト性を発揮する。
具体的には以下の手法を提案している:
提案手法は、公開データセットおよび新規に作成したENWIDEデータセットにおいて、既存手法と比較して高精度かつロバストな性能を示した。特に幾何学的に劣悪な環境では、提案手法が大幅な性能向上を実現している。
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by Patrick Pfre... lúc arxiv.org 04-26-2024
https://arxiv.org/pdf/2310.01235.pdfYêu cầu sâu hơn