面向 UUV 和网养的鲁棒定位与地图构建框架
机器人学
2024-09-25 v1
摘要
本文提出一种综合视觉和声学传感器数据的通用框架，以增强在高度动态和复杂水下环境中的定位与地图构建，尤其关注鱼养殖场。提出的管线适用于基于视觉数据纯粹获取无人 underwater 车 (UUV) 的网相对姿态估计和深度图。此外，本文提出一种方法，通过融合网相对姿态估计与声学数据来估计 UUV 的全局姿态。本文所提出的管线展示了在来自工业规模鱼养殖场的数据集上的结果，成功证明了基于视觉的 TRU-Depth 模型在获得稀疏深度先验（如 FFT 方法）并结合 Wavemap 方法时，能够实时估计 UUV 的网相对位置和全局位置，并生成适用于自主导航和检查的详细 3D 地图。
引用
@article{arxiv.2409.15475,
title = {Framework for Robust Localization of UUVs and Mapping of Net Pens},
author = {David Botta and Luca Ebner and Andrej Studer and Victor Reijgwart and Roland Siegwart and Eleni Kelasidi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.15475},
year = {2024}
}