• English
    • العربية
  • English
  • تسجيل الدخول
  • جامعة قطر
  • مكتبة جامعة قطر
  •  الصفحة الرئيسية
  • الوحدات والمجموعات
عرض التسجيلة 
  •   مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مراكز البحث
  • مركز الكندي لبحوث الحوسبة
  • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات
  • عرض التسجيلة
  • مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر
  • المستودع الرقمي لجامعة قطر
  • أكاديمية
  • مراكز البحث
  • مركز الكندي لبحوث الحوسبة
  • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات
  • عرض التسجيلة
  •      
  •  
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Versatile LiDAR-Inertial Odometry with SE(2) Constraints for Ground Vehicles

    عرض / فتح
    Versatile_LiDAR-Inertial_Odometry_With_SE2_Constraints_for_Ground_Vehicles.pdf (8.623Mb)
    التاريخ
    2023
    المؤلف
    Chen, Jiaying
    Wang, Han
    Hu, Minghui
    Suganthan, Ponnuthurai Nagaratnam
    البيانات الوصفية
    عرض كامل للتسجيلة
    الملخص
    LiDAR SLAM has become one of the major localization systems for ground vehicles since LiDAR Odometry And Mapping (LOAM). Many extension works on LOAM mainly leverage one specific constraint to improve the performance, e.g., information from on-board sensors such as loop closure and inertial state; prior conditions such as ground level and motion dynamics. In many robotic applications, these conditions are often known partially, hence a SLAM system can be a comprehensive problem due to the existence of numerous constraints. Therefore, we can achieve a better SLAM result by fusing them properly. In this letter, we propose a hybrid LiDAR-inertial SLAM framework that leverages both the on-board perception system and prior information such as motion dynamics to improve localization performance. In particular, we consider the case for ground vehicles, which are commonly used for autonomous driving and warehouse logistics. We present a computationally efficient LiDAR-inertial odometry method that directly parameterizes ground vehicle poses on SE(2). The out-of-SE(2) motion perturbations are not neglected but incorporated into an integrated noise term of a novel SE(2)-constraints model. For odometric measurement processing, we propose a versatile, tightly coupled LiDAR-inertial odometry to achieve better pose estimation than traditional LiDAR odometry. Thorough experiments are performed to evaluate our proposed method's performance in different scenarios, including localization for both indoor and outdoor environments. The proposed method achieves superior performance in accuracy and robustness.
    DOI/handle
    http://dx.doi.org/10.1109/LRA.2023.3268584
    http://hdl.handle.net/10576/62268
    المجموعات
    • الشبكات وخدمات البنية التحتية للمعلومات والبيانات [‎142‎ items ]

    entitlement


    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    الصفحة الرئيسية

    أرسل عملك التابع لجامعة قطر

    تصفح

    محتويات مركز المجموعات الرقمية
      الوحدات والمجموعات تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر
    هذه المجموعة
      تاريخ النشر المؤلف العناوين الموضوع النوع اللغة الناشر

    حسابي

    تسجيل الدخول

    إحصائيات

    عرض إحصائيات الاستخدام

    مركز المجموعات الرقمية لجامعة قطر هو مكتبة رقمية تديرها مكتبة جامعة قطر بدعم من إدارة تقنية المعلومات

    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك
    اتصل بنا | ارسل ملاحظاتك | جامعة قطر

     

     

    Video