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清华大学提出基于ESKF的松耦合里程计RINO:一种具有非迭代估计的精确、稳健的雷达惯性里程计
Abstract 精确的定位和建图对于实现自动驾驶车辆的自主导航至关重要。然而,当GNSS信号失效或在极端天气条件(例如雾、雨和雪)下,车体运动估计仍然面临重大挑战。近年来,扫描雷达因其较强的穿透能力成为一种有效的解决方案。然而,扫描雷达数据本质上噪声较高,需通过成百上千次的优化迭代,才能从这些噪声数据中估计出可靠的转换结果。这种迭代求解既耗时、不稳定,又容易失败。为了解决这些挑战,我们提出了RI…
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清华大学提出基于ESKF的松耦合里程计RINO:一种具有非迭代估计的精确、稳健的雷达惯性里程计
Abstract 精确的定位和建图对于实现自动驾驶车辆的自主导航至关重要。然而,当GNSS信号失效或在极端天气条件(例如雾、雨和雪)下,车体运动估计仍然面临重大挑战。近年来,扫描雷达因其较强的穿透能力成为一种有效的解决方案。然而,扫描雷达数据本质上噪声较高,需通过成百上千次的优化迭代,才能从这些噪声数据中估计出可靠的转换结果。这种迭代求解既耗时、不稳定,又容易失败。为了解决这些挑战,我们提出了RI…
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清华大学提出基于ESKF的松耦合里程计RINO:一种具有非迭代估计的精确、稳健的雷达惯性里程计
Abstract 精确的定位和建图对于实现自动驾驶车辆的自主导航至关重要。然而,当GNSS信号失效或在极端天气条件(例如雾、雨和雪)下,车体运动估计仍然面临重大挑战。近年来,扫描雷达因其较强的穿透能力成为一种有效的解决方案。然而,扫描雷达数据本质上噪声较高,需通过成百上千次的优化迭代,才能从这些噪声数据中估计出可靠的转换结果。这种迭代求解既耗时、不稳定,又容易失败。为了解决这些挑战,我们提出了RI…
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清华大学提出基于ESKF的松耦合里程计RINO:一种具有非迭代估计的精确、稳健的雷达惯性里程计
Abstract 精确的定位和建图对于实现自动驾驶车辆的自主导航至关重要。然而,当GNSS信号失效或在极端天气条件(例如雾、雨和雪)下,车体运动估计仍然面临重大挑战。近年来,扫描雷达因其较强的穿透能力成为一种有效的解决方案。然而,扫描雷达数据本质上噪声较高,需通过成百上千次的优化迭代,才能从这些噪声数据中估计出可靠的转换结果。这种迭代求解既耗时、不稳定,又容易失败。为了解决这些挑战,我们提出了RI…
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清华大学提出基于ESKF的松耦合里程计RINO:一种具有非迭代估计的精确、稳健的雷达惯性里程计
Abstract 精确的定位和建图对于实现自动驾驶车辆的自主导航至关重要。然而,当GNSS信号失效或在极端天气条件(例如雾、雨和雪)下,车体运动估计仍然面临重大挑战。近年来,扫描雷达因其较强的穿透能力成为一种有效的解决方案。然而,扫描雷达数据本质上噪声较高,需通过成百上千次的优化迭代,才能从这些噪声数据中估计出可靠的转换结果。这种迭代求解既耗时、不稳定,又容易失败。为了解决这些挑战,我们提出了RI…
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清华大学提出基于ESKF的松耦合里程计RINO:一种具有非迭代估计的精确、稳健的雷达惯性里程计
Abstract 精确的定位和建图对于实现自动驾驶车辆的自主导航至关重要。然而,当GNSS信号失效或在极端天气条件(例如雾、雨和雪)下,车体运动估计仍然面临重大挑战。近年来,扫描雷达因其较强的穿透能力成为一种有效的解决方案。然而,扫描雷达数据本质上噪声较高,需通过成百上千次的优化迭代,才能从这些噪声数据中估计出可靠的转换结果。这种迭代求解既耗时、不稳定,又容易失败。为了解决这些挑战,我们提出了RI…