Uncertainty Quantification of Tightly Integrated LiDAR/IMU Localization Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Safety risk evaluation is critical in autonomous vehicle applications. This research aims to develop, implement, and validate new safety monitoring methods for navigation in Global Navigation Satellite System (GNSS)-denied environments. The methods quantify uncertainty in sensors and algorithms that exploit the complementary properties of light detection and ranging (LiDAR) and inertial measuring units (IMU). This dissertation describes the following four contributions. First, we focus on sensor augmentation for landmark-based localization. We develop new IMU/LiDAR integration methods that guarantee a bound on the integrity risk, which is the probability that the navigation error exceeds predefined acceptability limits. IMU data improves LiDAR position and orientation (pose) prediction and LiDAR limits the IMU error drift over time. In addition, LiDAR return-light intensity measurements improve landmarks recognition. As compared to using the sensors individually, tightly-coupled IMU/LiDAR not only increases pose estimation accuracy but also reduces the risk of incorrectly associating perceived features with mapped landmarks. Second, we consider algorithm improvements. We derive and analyze a new data association method that provides a tight bound on the risk of incorrect association for LiDAR feature-based localization. The new data association criterion uses projections of the extended Kalman filter's (EKF) innovation vector rather than more conventional innovation vector norms. This method decreases the integrity risk by improving our ability to predict the risk of incorrect association. Third, we depart from landmark-based approaches. We develop a spherical grid-based localization method that leverages quantization theory to bound navigation uncertainty. This method is integrated with an iterative EKF to establish an analytical bound on the vehicle's pose estimation error. Unlike landmark-based localization which requires feature extraction and data association, this method uses the entire LiDAR point cloud and is robust to extraction and association failures. Fourth, to validate these methods, we designed and built two testbeds for indoor and outdoor experiments. The indoor testbed includes a sensor platform installed on a rover moving on a figure-eight track in a controlled lab environment. The repeated figure-eight trajectory provides empirical pose estimation error distributions that can directly be compared with analytical error bounds. The outdoor testbed required another set of navigation sensors for reference truth trajectory generation. Sensors were mounted on a car to validate our algorithms in a realistic automotive driving environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».