CREVE：一种用于鲁棒雷达自运动速度估计的基于加速度的约束方法
机器人学
2025-04-23 v2
摘要
从毫米波调频连续波（mmWave FMCW）雷达的点云测量中进行自运动速度估计，已成为雷达惯性里程计（RIO）系统的关键组件。当点云中的离群点数量超过内点数量时，传统方法通常表现出较差的性能，这可能导致导航性能下降，尤其是在依赖雷达自运动速度进行航位推算的 RIO 系统中。在本文中，我们提出了 CREVE，一种基于加速度的不等式约束滤波器，它利用来自惯性测量单元（IMU）的附加测量来实现鲁棒的自运动速度估计。为了进一步提高针对传感器误差的准确性和鲁棒性，我们引入了一种实用的加速度计偏差估计方法和一种参数自适应规则，该规则根据雷达点云内点动态调整约束。在两个开源的 IRS 和 ColoRadar 数据集上的实验结果表明，所提出的方法显著优于三种 SOTA 方法，分别将绝对轨迹误差降低了约 36\%、78\% 和 12\%。
引用
@article{arxiv.2409.16847,
title = {CREVE: An Acceleration-based Constraint Approach for Robust Radar Ego-Velocity Estimation},
author = {Hoang Viet Do and Bo Sung Ko and Yong Hun Kim and Jin Woo Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.16847},
year = {2025}
}
备注
journal