具有流形上确定性保护等级的安全关键激光雷达-惯性里程计
机器人学
2026-05-12 v1
摘要
在安全关键场景中，自主导航系统的保护等级对于使移动机器人执行安全任务至关重要。然而，现有的机器人概率导航系统研究通常使用有限的数据集进行离线精度评估，并假设其结果可应用于未知的真实世界环境。因此，当前的自主移动机器人通常缺乏用于在线安全评估的保护等级。为了填补这一空白，我们提出了一种安全关键的激光雷达-惯性里程计（LIO），它基于流形上确定性状态估计提供确定性保护等级。通过采用未知但有界假设，我们从迭代最近点算法中推导出了点云噪声与估计不确定性之间的简洁闭式关系。利用这一关系，我们设计了一种流形上的椭球集合隶属滤波器，并将其在 LIO 系统中实现。利用集合隶属滤波器的特性，我们的系统将估计位置的可行集作为确定性保护等级提供，作为机器人下游自主操作的安全参考。实验结果表明，我们的系统可以在各种环境中为多样化的机器人提供有效的确定性在线安全参考。
引用
@article{arxiv.2605.09383,
title = {Safety-Critical LiDAR-Inertial Odometry with On-Manifold Deterministic Protection Level},
author = {Yueqi Zhu and Yan Pan and Chufan Rui and Jiasheng Luo and Shihua Li and Bo Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.09383},
year = {2026}
}