Wheel Odometry Aided Visual-Inertial Odometry in Winter Urban Environments
Notice bibliographique
Résumé
Over the last decade or so, the world has witnessed the rapid changes in the way people drive. How to ensure the navigation performance in challenging environments such as complex urban canyon environments or winter road environment with a relatively low-cost navigation system has become a popular research topic. Global Navigation Satellite System (GNSS) positioning is commonly used for land vehicle navigation. However, the accuracy of GNSS positioning is reduced in such challenging environments due to obstructions and multipath effects. Thus, the development of an alternative, accurate, inexpensive, and self-contained land vehicle navigation systems to bridge the GNSS gaps is significant for land vehicle navigation systems. Visual-inertial odometry (VIO) is an accurate, inexpensive, and complementary approach for land vehicle navigation in GNSS signal-denied environments. VIO is subject to scale drift because it estimates forward direction translation using distant feature points that are generally located only in the forward direction. Wheel odometer measurements can be obtained from the CANBUS interface of most modern passenger vehicles and these provide reliable estimates of the forward wheel speed. In this thesis, an innovative approach to incorporate wheel odometry (WO) and non-holonomic constraints (NHC) together with tightly-coupled monocular visual-inertial odometry using the Multi-State Constraint Kalman Filter (MSCKF) is proposed and implemented. The algorithm is first validated using the public KITTI Dataset [1] with simulated wheel odometer data. Then, the KAIST Complex Urban Dataset [2] is used to test the performance of IMU+Vision+WO integration system in urban canyon environments. Winter driving data is collected in Calgary and used to evaluate the influence of winter road conditions on the proposed algorithm. The results demonstrate that WO and NHC are able to control the scale drift, and as a result are able to control both scale and orientation over longer periods than IMU+Vision alone. IMU+Vision+WO achieved 1.814 m horizontal position error in a 1-minute drive in an urban canyon environment in the KAIST Complex Urban Dataset and 19.649 m and 3.456 m horizontal position errors in two 1-minute drives in our Calgary winter urban environment. The results demonstrate that IMU+Vision+WO is a very promising method to bridge the GNSS outages and performs very well in some challenging environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».