雷达辅助激光雷达定位：基于先验激光雷达地图的度量级雷达定位

雷达与激光雷达是两种不同的测距传感器，在移动机器人或自动驾驶的各项感知任务中各有优劣。本文采用蒙特卡洛系统，利用旋转雷达传感器在二维激光雷达地图上对机器人进行定位。我们首先训练一个条件生成对抗网络(conditional generative adversarial network)，将原始雷达数据转换为激光雷达数据，并从生成器中获得可靠的雷达点。随后，一个高效的雷达里程计被纳入蒙特卡洛系统。结合里程计提供的初始猜测，我们提出一种测量模型，将雷达数据与先验激光雷达地图进行匹配，以实现最终的二维定位。我们在公开的多时段数据集上验证了所提定位框架的有效性。实验结果表明，我们的系统能够在室外场景中实现长期高精度的定位。