DeRO：基于雷达里程计并辅以加速度计的机器人定位航位推算

在本文中，我们提出了一种雷达里程计结构，直接利用雷达速度测量进行航位推算，同时保持在卡尔曼滤波框架内更新估计的能力。具体而言，我们结合使用 4D 调频连续波（FMCW）雷达获取的多普勒速度与陀螺仪数据来计算位姿。这种方法有助于减轻由加速度计偏差和双重积分引起的高漂移。相反，利用重力测量的倾斜角以及来自雷达扫描匹配的相对距离测量值，用于滤波器的测量更新。此外，为进一步提高系统精度，我们估计并补偿了雷达速度比例因子。通过在五个真实世界的开源数据集上进行验证，结果表明：与最先进的雷达 - 惯性融合方法相比，我们的方法在绝对轨迹误差方面平均减少了 62% 的位置误差和 66% 的旋转误差。