反射率キャリブレーション不要の路面エッジ特徴に基づくLiDAR自己位置推定
Ground Edge based LIDAR Localization without a Reflectivity Calibration for Autonomous Driving
複数LiDARの路面反射率データから、レーザー条件に依存しないエッジ反射率グリッド表現を構築し、工場出荷後の反射率キャリブレーションなしで高精度な自己位置推定を実現した。
著者: Juan Castorena, Siddharth Agarwal
分類: cs.RO
原文アブストラクト
In this work we propose an alternative formulation to the problem of ground reflectivity grid based localization involving laser scanned data from multiple LIDARs mounted on autonomous vehicles. The driving idea of our localization formulation is an alternative edge reflectivity grid representation which is invariant to laser source, angle of incidence, range and robot surveying motion. Such property eliminates the need of the post-factory reflectivity calibration whose time requirements are infeasible in mass produced robots/vehicles. Our experiments demonstrate that we can achieve better performance than state of the art on ground reflectivity inference-map based localization at no additional computational burden.
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