自动驾驶的里程计研究是否仍有必要

在过去几十年中，大量工作致力于基于各种本体感受和外部感受传感器的移动平台自运动估计。以不断增加的计算负荷和传感器复杂度为代价，里程计算法在各种条件下达到了极高的精度且漂移极小。本文通过评估一种最简单算法的精度，对自动驾驶里程计是否仍需更多研究提出质疑：该算法直接对轮式编码器数据和陀螺仪偏航角速率测量值进行积分。我们将该算法称为里程计-陀螺仪（OG）里程计。本研究表明，在大多数场景下，OG 里程计能以极低的计算成本优于当前最先进的雷达-惯性 SE(2) 里程计。例如，OG 里程计在 Boreas 排行榜上名列榜首，相对平移误差为 0.20%，而次优方法的误差为 0.26%。激光雷达-惯性方法可提供更准确的估计，但其计算负荷比 OG 里程计高三个数量级。为了进一步分析，我们利用在暴风雪中采用不同驾驶行为收集的数据，故意破坏了 OG 里程计基本的无滑移假设，以测试其极限。我们的结论表明，需要显著的滑移才会导致 OG 里程计产生不令人满意的位姿估计。