基于无人机 LiDAR 跟踪的多扫描融合性能评估
机器人学
2023-05-11 v2
摘要
无人机已成为农业、测绘和交通等广泛行业中的重要工具。然而，在杂乱或 GNSS 拒止等挑战性环境中跟踪无人 aerial vehicles (UAVs) 仍是一个关键问题。此外，无人机正作为多机器人系统的一部分被部署，跟踪其位置对于相对状态估计可能至关重要。在本文中，我们评估了一种多扫描融合方法在 GNSS 拒止环境中使用固态 LiDAR 和 Kalman Filter (KF) 跟踪无人机的性能。我们评估了该算法在大开阔区域中以不同距离和速度跟踪无人机的能力。我们的定量分析表明，虽然使用恒定速度模型的“检测即跟踪(tracking by detection)”是唯一能持续跟踪目标的方法，但使用 KF 融合多扫描频率实现了更低的位置误差，并代表了在类似场景中跟踪无人机的可行方案。
引用
@article{arxiv.2304.00780,
title = {Evaluating the Performance of Multi-Scan Integration for UAV LiDAR-based Tracking},
author = {Iacopo Catalano and Jorge Peña Queralta and Tomi Westerlund},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.00780},
year = {2023}
}