自适应激光雷达扫描帧积分：在三维点云中跟踪已知微型飞行器
机器人学
2021-05-03 v2
摘要
微型飞行器（MAV）正变得在多个行业与应用领域中无处不在。仅搭载机载飞控器和最小传感器套件（如 IMU、视觉和垂直测距传感器）的轻量型 MAV 有潜力作为移动且易于部署的感知平台。当从地面机器人部署时，一个关键参数是地面机器人与 MAV 之间的相对定位。本文提出一种在激光雷达点云中跟踪 MAV 的新方法。在激光雷达点云中，我们考虑 MAV 的速度与距离，主动调整激光雷达的帧积分时间，实质上调整待处理点云的密度与尺寸。我们表明，当 MAV 的速度或其到跟踪传感器的距离发生变化时，该方法能够实现更持久且鲁棒的跟踪。此外，我们提出一种多模态跟踪方法，其依赖高频扫描进行精确状态估计、低频扫描进行鲁棒且持久的跟踪，以及亚赫兹处理进行轨迹与目标识别。这三种积分与处理模态在确保被跟踪目标满足形状与尺寸约束的同时，实现了整体准确且鲁棒的 MAV 跟踪。
引用
@article{arxiv.2103.04069,
title = {Adaptive Lidar Scan Frame Integration: Tracking Known MAVs in 3D Point Clouds},
author = {Li Qingqing and Yu Xianjia and Jorge Peña Queralta and Tomi Westerlund},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.04069},
year = {2021}
}