Ground-Fusion: コーナーケースに頑健な低コスト地上SLAMシステム
Ground-Fusion: A Low-cost Ground SLAM System Robust to Corner Cases
RGB-D画像・慣性計測・車輪オドメトリ・GNSSを因子グラフで統合し、初期化やセンサ異常検出を工夫することで、屋内屋外の厳しい状況でも高精度に自己位置推定する低コストSLAMを実現した。
著者: Jie Yin, Ang Li, Wei Xi, Wenxian Yu, Danping Zou
分類: cs.RO
原文アブストラクト
We introduce Ground-Fusion, a low-cost sensor fusion simultaneous localization and mapping (SLAM) system for ground vehicles. Our system features efficient initialization, effective sensor anomaly detection and handling, real-time dense color mapping, and robust localization in diverse environments. We tightly integrate RGB-D images, inertial measurements, wheel odometer and GNSS signals within a factor graph to achieve accurate and reliable localization both indoors and outdoors. To ensure successful initialization, we propose an efficient strategy that comprises three different methods: stationary, visual, and dynamic, tailored to handle diverse cases. Furthermore, we develop mechanisms to detect sensor anomalies and degradation, handling them adeptly to maintain system accuracy. Our experimental results on both public and self-collected datasets demonstrate that Ground-Fusion outperforms existing low-cost SLAM systems in corner cases. We release the code and datasets at https://github.com/SJTU-ViSYS/Ground-Fusion.
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