Enhancing Body-Mounted LiDAR SLAM using an IMU-based Pedestrian Dead Reckoning (PDR) Model
Notice bibliographique
Résumé
With the significant reduction in motion sensors' cost and power, Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) has emerged as a core technology that powers up a wide range of applications such as virtual/augmented reality, search-and-rescue, firstresponders, mining, and defence.Existing SLAM methods have been designed mainly for robotic platforms that use wheel odometry as a system motion model.However, wheel odometry is not available for body-mounted platforms, which limits the accuracy of SLAM algorithms when implemented on such platforms.This thesis addresses the challenge of body-mounted SLAM by proposing an integrated sensor fusion scheme.A Pedestrian Dead Reckoning (PDR) model based on the Inertial Measurement Unit (IMU) is used to enhance LiDAR-based SLAM.This proposed fusion uses the PDR model as a replacement for wheel odometry in vehicular platforms.A system prototype has been developed and used for data collection and experiments.Plus, a PDR model was implemented and integrated into the Google Cartographer SLAM engine and tested against different positioning systems such as stand-alone IMU-PDR, Hector SLAM and Cartographer.Experiments demonstrated that the integration of PDR has significantly enhanced head-mounted SLAM accuracy leading to accurate positioning under different motion scenarios.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».