基于 LiDAR 的 UAV 位置估计方法
机器人学
2025-04-10 v1
摘要
本文探讨了如何应用深度学习方法进行 3D 对象检测，以计算无人机（UAV）相对于装配有 LiDAR 传感器的无人地面车辆（UGV）的相对位置，这一方法在 GPS 信号不可用的环境下实现。通过评估 LiDAR 传感器数据，本文采用 3D 检测算法（PointPillars）进行处理。PointPillars 算法融合柱形体素点云表示和 2D 卷积神经网络（CNN），生成代表待识别对象（即 UAV）的独特点云特征。当前的定位方法利用点云分割、欧氏聚类和预定义的启发式规则获取 UAV 的相对位置。最后将两种方法的结果与参考真值解进行比较。
引用
@article{arxiv.2504.07028,
title = {UAV Position Estimation using a LiDAR-based 3D Object Detection Method},
author = {Uthman Olawoye and Jason N. Gross},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.07028},
year = {2025}
}