LIDAR-INERTIAL NAVIGATION BASED ON MAP AIDED DISTANCE CONSTRAINT AND FACTOR GRAPH OPTIMIZATION
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. The simultaneous localization and mapping (SLAM) is one of the well-developed positioning technology that provides high accuracy and reliability positioning for automatic vehicles and robotics applications. Integrating Light Detection and Ranging (LiDAR) with an Inertial Measurement Unit (IMU) has emerged as a promising technique for achieving stable navigation results in dense urban environments, outperforming vision-based or pure Inertial Navigation System (INS) solutions. However, conventional LiDAR-Inertial SLAM systems often suffer from limited perception of surrounding geometric information, resulting in unexpected and accumulating errors. In this paper, we proposed a LiDAR-Inertial SLAM scheme that utilizes a prior structural information map which is generated from opensource OpenStreetMap (OSM). In contrast to conventional solutions of OSM-aided SLAM approaches, our method extracts the vectorized models of road and building and synthetically generates dense point maps for LiDAR registration. Specifically, a structural map processing module extracts the road models and building models from OSM and generates a structure information map (SIM) with dense point clouds. Secondly, a map aided distance (MD) constraint is calculated by registering selected keyframes and the prior SIM. Finally, a factor graph optimization (FGO) algorithm is involved to integrate the relative transformation obtained from LiDAR odometry, IMU pre-integration, and the map aided distance constraints. To evaluate the proposed LiDAR-based positioning accuracy, experimental evaluation is implemented in an opensource dataset collected in the urban canyon environments. Experimental results demonstrates that with the help of the proposed MD constraint, the LiDAR-based navigation solution can achieve accurate positioning, with a root mean square deviation (RSME) of 4.7 m.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».