A2DO：面向自主导航的自适应抗退化多传感器深度融合里程计
机器人学
2025-03-03 v1
摘要
精确定位对于自动驾驶车辆的安全有效导航至关重要，而同步定位与建图（SLAM）是这一领域的基石技术。然而，在低光照、恶劣天气或障碍物遮挡等具有挑战性的条件下，SLAM系统的性能会因传感器退化而下降。我们提出了A2DO，一种新颖的端到端多传感器融合里程计系统，通过深度神经网络增强了在这些场景下的鲁棒性。A2DO融合了LiDAR与视觉数据，采用由注意力机制增强的多层、多尺度特征编码模块来动态缓解传感器退化。该系统在涵盖广泛退化场景的仿真数据集上进行了充分的预训练，并在精选的真实世界数据集上进行了微调，以确保对复杂场景的鲁棒适应。实验表明，A2DO在各种退化条件下均保持了优越的定位精度和鲁棒性，展示了其在自动驾驶车辆系统中实际应用的潜力。
引用
@article{arxiv.2502.20767,
title = {A2DO: Adaptive Anti-Degradation Odometry with Deep Multi-Sensor Fusion for Autonomous Navigation},
author = {Hui Lai and Qi Chen and Junping Zhang and Jian Pu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.20767},
year = {2025}
}
备注
6+1pages, 6 figures, accept by ICRA