基于探地雷达与地下特征矩阵的多模态机器人里程计
机器人学
2025-03-25 v1
摘要
利用探地雷达(GPR)观测到的地下特征进行机器人定位,可增强常见传感器模态的鲁棒性,因为地下特征受天气、季节和地表变化的影响较小。本文提出了一种创新的多模态里程计方法,融合 GPR、惯性测量单元(IMU)和轮式编码器的输入。为高效处理 GPR 信号噪声,我们引入了一种先进的特征表示——地下特征矩阵(SFM)。SFM 利用频域数据并识别雷达扫描中的峰值。此外,我们提出了一种新颖的特征匹配方法,通过对齐 SFM 来估计 GPR 位移。这三种输入源的集成通过因子图方法进行整合,以实现多模态机器人里程计。本文方法已在 CMU-GPR 公开数据集上开发并评估,在机器人里程计任务中展示了精度和鲁棒性的提升,并具有实时性能。
引用
@article{arxiv.2503.18301,
title = {Ground Penetrating Radar-Assisted Multimodal Robot Odometry Using Subsurface Feature Matrix},
author = {Haifeng Li and Jiajun Guo and Xuanxin Fan and Dezhen Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.18301},
year = {2025}
}