面向大型环境中自主机器人的高效 WiFi LiDAR SLAM
机器人学
2022-06-20 v1
摘要
在室内和 GPS 拒止环境中运行的自主机器人可以使用 LiDAR 进行 SLAM。然而，由于回环检测的挑战和执行扫描匹配的计算负荷，LiDAR 在几何退化环境中表现不佳。现有的 WiFi 基础设施可以以较低的硬件和计算成本用于定位和建图。然而，由于信号传播的不可预测性，在同一位置可能测量到不同的信号值，因此使用 WiFi 进行精确位姿估计具有挑战性。为此，我们引入在 SLAM 中使用 WiFi 指纹序列进行位姿估计（即回环检测）。该方法利用了移动机器人移动时获取的位置指纹的空间相干性，具有更好的里程计漂移校正能力。该方法还融合了 LiDAR 扫描，从而在保持 LiDAR SLAM 精度的同时，提高了大型几何退化环境的计算效率。我们在室内环境中进行了实验，以说明该方法的有效性。基于均方根误差 (RMSE) 对结果进行了评估，在测试环境中达到了 0.88m 的精度。
引用
@article{arxiv.2206.08733,
title = {Efficient WiFi LiDAR SLAM for Autonomous Robots in Large Environments},
author = {Khairuldanial Ismail and Ran Liu and Zhenghong Qin and Achala Athukorala and Billy Pik Lik Lau and Muhammad Shalihan and Chau Yuen and U-Xuan Tan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.08733},
year = {2022}
}
备注
accepted by the 2022 IEEE 18th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)