Towards Fast Correspondence-Free Odometry Using Multiple FMCW Lidars
Notice bibliographique
Résumé
3D FMCW lidars return relative velocity measurements via the Doppler effect, which provides a new form of information for motion estimation. In our prior work, we proposed an odometry method that avoids the conventional ICP-based approach and uses the Doppler velocity measurements in a correspondence-free way. The caveat is that the angular velocity is not observable from the Doppler measurements of a single lidar, for which we compensate by using a gyroscope. This paper is an extension of our prior work that furthers our experiments using multiple FMCW lidars. We first present better odometry performance using an improved calibration for the Doppler measurement bias and noise, and additionally show how the Expectation-Maximization algorithm can be applied to calibrate without the groundtruth trajectory. We then show improved results on our correspondence-free odometry when given access to multiple lidars and gyroscopes. We also present preliminary results without gyroscope sensors to validate our prior algebraic study that the 6-degrees-of-freedom motion is still observable with multiple lidars. While we show that odometry performance without gyroscopes is not yet as accurate, we compare against simulated measurements to motivate the potential of Doppler-only lidar odometry as a future research direction.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».