恶劣天气的可靠运行对于部署安全自治车辆（AVS）至关重要。通过熔化来自标准AV传感器套件（即，Lidars，Cameras）的数据，可以实现鲁棒性和可靠性，其中天气强壮的传感器，例如毫米波雷达。批判性地，精确的传感器数据融合需要了解传感器对之间的刚体变换，这可以通过外部校准的过程来确定。已经为2D（平面）雷达传感器设计了许多外部校准算法 - 然而，最近开发的低成本3D毫米波雷达被设定为在许多应用中取代其2D对应物。在本文中，我们提出了一种连续时间3D雷达 - 相机外在校准算法，其利用雷达速度测量，并且与大多数现有技术不同，不需要专门的雷达逆向反射器存在于环境中。我们推出了我们配方的可观察性性质，并通过合成和现实世界实验证明了我们的算法的功效。
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安装在微空中车辆（MAV）上的地面穿透雷达是有助于协助人道主义陆地间隙的工具。然而，合成孔径雷达图像的质量取决于雷达天线的准确和精确运动估计以及与MAV产生信息性的观点。本文介绍了一个完整的自动空气缩进的合成孔径雷达（GPSAR）系统。该系统由空间校准和时间上同步的工业级传感器套件组成，使得在地面上方，雷达成像和光学成像。自定义任务规划框架允许在地上控制地上的Stripmap和圆形（GPSAR）轨迹的生成和自动执行，以及空中成像调查飞行。基于因子图基于Dual接收机实时运动（RTK）全局导航卫星系统（GNSS）和惯性测量单元（IMU）的测量值，以获得精确，高速平台位置和方向。地面真理实验表明，传感器时机为0.8美元，正如0.1美元的那样，定位率为1 kHz。与具有不确定标题初始化的单个位置因子相比，双位置因子配方可提高高达40％，批量定位精度高达59％。我们的现场试验验证了本地化准确性和精度，使得能够相干雷达测量和检测在沙子中埋入的雷达目标。这验证了作为鸟瞰着地图检测系统的潜力。
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由于其不利风格，例如雾，下雨和下雪，汽车MMWVEAVE雷达已广泛用于汽车行业中的广泛应用于汽车行业。另一方面，其大波长也造成了对环境感知的根本挑战。最近的进展对其固有的缺点，即多路径反射和MMWAVE雷达点云的稀疏性取得了突破。然而，MM波信号的较低频率对车辆的移动性比视觉和激光信号的迁移率更敏感。这项工作侧重于频移的问题，即多普勒效应扭曲了雷达测距测量及其对公制定位的影响。我们提出了一种新的基于雷达的公制定位框架，通过恢复多普勒失真来获得更准确的位置估计。具体而言，我们首先设计一种新算法，明确地补偿了雷达扫描的多普勒失真，然后模拟了多普勒补偿点云的测量不确定性，以进一步优化度量定位。使用公共NUSCENES数据集和CARLA模拟器的广泛实验表明，我们的方法分别以19.2 \％和13.5 \％的改进优于最先进的方法，分别在翻译和旋转误差方面的改进。
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通过实现复杂场景实现长期漂移相机姿势估计的目标，我们提出了一种全球定位框架，融合了多层的视觉，惯性和全球导航卫星系统（GNSS）测量。不同于以前的松散和紧密耦合的方法，所提出的多层融合允许我们彻底校正视觉测量仪的漂移，并在GNSS降解时保持可靠的定位。特别地，通过融合GNSS的速度，在紧紧地集成的情况下，解决视觉测量测量测量测量率和偏差估计中的尺度漂移和偏差估计的问题的问题，惯性测量单元（IMU）的预集成以及紧密相机测量的情况下 - 耦合的方式。在外层中实现全局定位，其中局部运动进一步与GNSS位置和基于长期时期的过程以松散耦合的方式融合。此外，提出了一种专用的初始化方法，以保证所有状态变量和参数的快速准确估计。我们为室内和室外公共数据集提供了拟议框架的详尽测试。平均本地化误差减少了63％，而初始化精度与最先进的工程相比，促销率为69％。我们已将算法应用于增强现实（AR）导航，人群采购高精度地图更新等大型应用。
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本文提出了一种利用车辆运动限制来完善基于点的雷达辐射系统中的数据关联的方法。通过对非整体机器人如何限制在环境中平稳移动的强大先验，我们开发了必要的框架，以估算单个地标关联的自我运动，而不是一次考虑所有这些对应关系。这允许对差异不佳的匹配的明智异常检测，这是姿势估计误差的主要来源。通过完善匹配地标的子集，我们看到翻译误差的绝对降低2.15％（从4.68％到2.53％），大约比使用完整的对应关系时的探空仪（降低45.94％）的误差（减少45.94％）。该贡献与依赖范围传感器的其他基于点的探针计实现有关，并提供了一种轻巧且可解释的方法，用于将车辆动力学纳入自我动态估计。
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高保真大满贯系统的开发过程取决于它们对可靠数据集的验证。为了实现这一目标，我们提出了IBiscape，这是一种模拟基准，其中包括来自异质传感器的数据同步和获取API：立体声 - RGB/DVS，深度，IMU和GPS，以及地面真相场景场景细分和车辆自我摄入量。我们的基准是建立在卡拉模拟器上的，后端是虚幻的引擎，呈现出模拟现实世界的高动态风景。此外，我们提供34个适用于自动驾驶汽车导航的多模式数据集，包括用于场景理解等情况，例如事故等，以及基于与API集成的动态天气模拟类别的广泛框架质量。我们还将第一个校准目标引入了Carla图，以解决CARLA模拟DVS和RGB摄像机的未知失真参数问题。最后，使用IBISCAPE序列，我们评估了四个ORB-SLAM 3系统（单眼RGB，立体RGB，立体声视觉惯性（SVI）和RGB-D）的性能和玄武岩视觉惯性轴测计（VIO）系统，这些系统在模拟的大型大型序列上收集的各种序列 - 规模动态环境。关键字：基准，多模式，数据集，探针，校准，DVS，SLAM
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众所周知，在ADAS应用中，需要良好的估计车辆的姿势。本文提出了一种鉴定的2.5D内径术，由此由横摆率传感器和四轮速度传感器衍生的平面内径测量由悬架的线性模型增强。虽然平面内径术的核心是在文献中已经理解的横摆率模型，但我们通过拟合二次传入信号，实现内插，推断和车辆位置的更精细的整合来增强这一点。我们通过DGPS / IMU参考的实验结果表明，该模型提供了与现有方法相比的高精度的内径估计。利用返回车辆参考点高度变化的传感器改变悬架配置，我们定义了车辆悬架的平面模型，从而增加了内径模型。我们提出了一个实验框架和评估标准，通过该标准评估了内径术的良好和与现有方法进行了比较。该测距模型旨在支持众所周知的低速环绕式摄像头系统。因此，我们介绍了一些应用程序结果，该应用结果显示使用所提出的内径术来查看和计算机视觉应用程序的性能提升
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我们在本文中介绍Raillomer，实现实时准确和鲁棒的内径测量和轨道车辆的测绘。 Raillomer从两个Lidars，IMU，火车车程和全球导航卫星系统（GNSS）接收器接收测量。作为前端，来自IMU / Royomer缩放组的估计动作De-Skews DeSoised Point云并为框架到框架激光轨道测量产生初始猜测。作为后端，配制了基于滑动窗口的因子图以共同优化多模态信息。另外，我们利用来自提取的轨道轨道和结构外观描述符的平面约束，以进一步改善对重复结构的系统鲁棒性。为了确保全局常见和更少的模糊映射结果，我们开发了一种两级映射方法，首先以本地刻度执行扫描到地图，然后利用GNSS信息来注册模块。该方法在聚集的数据集上广泛评估了多次范围内的数据集，并且表明Raillomer即使在大或退化的环境中也能提供排入量级定位精度。我们还将Raillomer集成到互动列车状态和铁路监控系统原型设计中，已经部署到实验货量交通铁路。
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场景流程使自动驾驶汽车可以推理多个独立对象的任意运动，这是长期移动自治的关键。尽管估计LiDAR的场景流动最近进展，但仍未知如何从4D雷达估算场景流动 - 这是一种越来越流行的汽车传感器，因为它在不利的天气和照明条件下的稳健性。与激光点云相比，雷达数据更为稀疏，嘈杂，分辨率更低。在现实世界中，雷达场景流的注释数据集也没有且昂贵。这些因素共同提出了雷达场景流量估计是一个具有挑战性的问题。这项工作旨在解决上述挑战，并通过利用自我监督的学习来估计场景从4-D雷达点云流动。稳健的场景估计架构和三个新颖损失的定制旨在应对棘手的雷达数据。现实世界实验结果验证了我们的方法能够稳健地估计野生中的雷达场景流，并有效地支持运动分割的下游任务。
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在过去的几十年，光探测和测距（LIDAR）技术已被广泛研究作为自我定位与地图强大的替代方案。这些典型地接近状态自运动估计作为非线性优化问题取决于当前点云和地图之间建立的对应关系，无论其范围，局部或全局的。本文提出LiODOM，对于姿态估计和地图建设的新的激光雷达仅里程计和绘图方法中，基于最小化从一组加权点 - 线对应的衍生与本地地图损失函数从该组可用的抽象点云。此外，该工作场所特别强调赋予其快速数据关联的相关地图表示。为了有效地代表了环境，我们提出了一个数据结构与哈希方案相结合，可以快速进入地图的任何部分。 LiODOM通过在公共数据集的一组实验中，对于其媲美针对其它解决方案的装置验证。它的性能上，主板还报告了一个空中平台。
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近几十年来，Camera-IMU（惯性测量单元）传感器融合已经过度研究。已经提出了具有自校准的运动估计的许多可观察性分析和融合方案。然而，它一直不确定是否在一般运动下观察到相机和IMU内在参数。为了回答这个问题，我们首先证明，对于全球快门Camera-IMU系统，所有内在和外在参数都可以观察到未知的地标。鉴于此，滚动快门（RS）相机的时间偏移和读出时间也证明是可观察到的。接下来，为了验证该分析并解决静止期间结构无轨滤波器的漂移问题，我们开发了一种基于关键帧的滑动窗滤波器（KSWF），用于测量和自校准，它适用于单眼RS摄像机或立体声RS摄像机。虽然关键帧概念广泛用于基于视觉的传感器融合，但对于我们的知识，KSWF是支持自我校准的首先。我们的模拟和实际数据测试验证了，可以使用不同运动的机会主义地标的观察来完全校准相机-IMU系统。实际数据测试确认了先前的典故，即保持状态矢量的地标可以弥补静止漂移，并显示基于关键帧的方案是替代治疗方法。
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在本文中，我们介绍了全球导航卫星系统（GNSS）辅助激光乐队 - 视觉惯性方案RAILTOMER-V，用于准确且坚固的铁路车辆本地化和映射。 Raillomer-V在因子图上制定，由两个子系统组成：辅助LiDar惯性系统（OLIS）和距离的内径综合视觉惯性系统（OVI）。两个子系统都利用了铁路上的典型几何结构。提取的轨道轨道的平面约束用于补充OLI中的旋转和垂直误差。此外，线特征和消失点被利用以限制卵巢中的旋转漂移。拟议的框架在800公里的数据集中广泛评估，聚集在一年以上的一般速度和高速铁路，日夜。利用各个传感器的所有测量的紧密耦合集成，我们的框架准确到了长期的任务，并且足够强大地避免了退行的情景（铁路隧道）。此外，可以使用车载计算机实现实时性能。
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本文解决了现场机器人动态运动下动态在线估计和3轴磁力计的硬铁和软铁偏置的动态在线估计和补偿问题，利用了3轴磁力计和3轴角度的偏置测量速率传感器。所提出的磁力计和角速度偏差估计器（MAVBE）利用了对经受角速度偏移的磁力计信号的非线性处理动态的15状态过程模型，同时估计9个磁力计偏置参数和3个角速率传感器偏置参数，在扩展卡尔曼过滤器框架。偏置参数局部可操作性在数值评估。偏置补偿信号与3轴加速度计信号一起用于估计偏置补偿磁力大地测量标题。与Chesapeake Bay，MD，MD，MD，MD，MD，MD，MD，MD，MD的数值模拟，实验室实验和全规模场试验中，评估了所提出的MAVBE方法的性能。对于所提出的Mavbe，（i）仪器态度不需要估计偏差，结果表明（ii）偏差是本地可观察的，（iii）偏差估计迅速收敛到真正的偏置参数，（iv）仅适用于适度的仪器偏压估计收敛需要激发，并且（v）对磁力计硬铁和柔软铁偏差的补偿显着提高了动态前线估计精度。
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我们提出了一种准确而坚固的多模态传感器融合框架，Metroloc，朝着最极端的场景之一，大规模地铁车辆本地化和映射。 Metroloc在以IMU为中心的状态估计器上构建，以较轻耦合的方法紧密地耦合光检测和测距（LIDAR），视觉和惯性信息。所提出的框架由三个子模块组成：IMU Odometry，LiDar - 惯性内径术（LIO）和视觉惯性内径（VIO）。 IMU被视为主要传感器，从LIO和VIO实现了从LIO和VIO的观察，以限制加速度计和陀螺仪偏差。与以前的点LIO方法相比，我们的方法通过将线路和平面特征引入运动估计来利用更多几何信息。 VIO还通过使用两条线和点来利用环境结构信息。我们所提出的方法在具有维护车辆的长期地铁环境中广泛测试。实验结果表明，该系统比使用实时性能的最先进的方法更准确和强大。此外，我们开发了一系列虚拟现实（VR）应用，以实现高效，经济，互动的轨道车辆状态和轨道基础设施监控，已经部署到室外测试铁路。
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我们提出了一种自动生成语义标签的方法，以实现汽车范围多普勒（RD）雷达光谱的真实记录。当训练神经网络从雷达数据中识别对象识别时，需要此类标签。自动标记方法除了雷达频谱之外，还取决于相机和激光雷达数据的同时记录。通过将雷达光谱翘曲到相机图像中，可以将最新的对象识别算法应用于相机图像中相关对象（例如汽车）。翘曲操作设计为完全可区分，它允许通过翘曲操作在相机图像上计算出的梯度到雷达数据上运行的神经网络。随着翘曲操作依赖于准确的场景流估计，我们进一步提出了一种新颖的场景流估计算法，该算法利用了相机，激光雷达和雷达传感器的信息。将所提出的场景流估计方法与最新场景流量算法进行比较，并且优于大约30％的W.R.T.平均平均误差。通过评估通过提出的框架以实现到达方向估计的训练的神经网络的性能，可以验证自动标签生成的整体框架的整体框架的可行性。
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理想情况下，机器人应该以最大化关于其内部系统和外部操作环境的状态所获得的知识的方式移动。轨迹设计是一个具有挑战性的问题，从各种角度来看，从信息理论分析到基于倾斜的方法。最近，已经提出了基于可观察性的指标来找到能够快速准确的状态和参数估计的轨迹。这些方法的活力和功效尚未在文献中众所周知。在本文中，我们比较了两个最先进的方法，以便可观察性感知轨迹优化，并寻求增加重要的理论澄清和对其整体效力的宝贵讨论。为了评估，我们使用逼真的物理模拟器检查传感器到传感器外部自校准的代表性任务。我们还研究了这些算法的灵敏度，以改变易欣欣传感器测量的信息内容。
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森林中自主冬季导航所固有的挑战包括缺乏可靠的全球导航卫星系统（GNSS）信号，低特征对比度，高照明变化和变化环境。这种类型的越野环境是一个极端的情况，自治车可能会在北部地区遇到。因此，了解对自动导航系统对这种恶劣环境的影响非常重要。为此，我们介绍了一个现场报告分析亚曲率区域中的教导和重复导航，同时受到气象条件的大变化。首先，我们描述了系统，它依赖于点云注册来通过北方林地定位移动机器人，同时构建地图。我们通过在教学和重复模式下在自动导航中进行了在实验中评估了该系统。我们展示了密集的植被扰乱了GNSS信号，使其不适合在森林径中导航。此外，我们突出了在森林走廊中使用点云登记的定位相关的不确定性。我们证明它不是雪降水，而是影响我们系统在环境中定位的能力的积雪。最后，我们从我们的实地运动中揭示了一些经验教训和挑战，以支持在冬季条件下更好的实验工作。
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凭借在运动扫描系统生产的LIDAR点云注册的目的，我们提出了一种新颖的轨迹调整程序，可以利用重叠点云和关节集成之间所选可靠的3D点对应关系的自动提取。 （调整）与所有原始惯性和GNSS观察一起。这是使用紧密耦合的方式执行的动态网络方法来执行，这通过在传感器处的错误而不是轨迹等级来实现最佳补偿的轨迹。 3D对应关系被制定为该网络内的静态条件，并且利用校正的轨迹和可能在调整内确定的其他参数，以更高的精度生成注册点云。我们首先描述了选择对应关系以及将它们作为新观察模型作为动态网络插入的方法。然后，我们描述了对具有低成本MEMS惯性传感器的实用空气激光扫描场景中提出框架的性能进行评估。在进行的实验中，建议建立3D对应关系的方法在确定各种几何形状的点对点匹配方面是有效的，例如树木，建筑物和汽车。我们的结果表明，该方法提高了点云登记精度，否则在确定的平台姿态或位置（以标称和模拟的GNSS中断条件）中的错误受到强烈影响，并且可能仅使用总计的一小部分确定未知的触觉角度建立的3D对应数量。
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结合同时定位和映射（SLAM）估计和动态场景建模可以高效地在动态环境中获得机器人自主权。机器人路径规划和障碍避免任务依赖于场景中动态对象运动的准确估计。本文介绍了VDO-SLAM，这是一种强大的视觉动态对象感知SLAM系统，用于利用语义信息，使得能够在场景中进行准确的运动估计和跟踪动态刚性物体，而无需任何先前的物体形状或几何模型的知识。所提出的方法识别和跟踪环境中的动态对象和静态结构，并将这些信息集成到统一的SLAM框架中。这导致机器人轨迹的高度准确估计和对象的全部SE（3）运动以及环境的时空地图。该系统能够从对象的SE（3）运动中提取线性速度估计，为复杂的动态环境中的导航提供重要功能。我们展示了所提出的系统对许多真实室内和室外数据集的性能，结果表明了对最先进的算法的一致和实质性的改进。可以使用源代码的开源版本。
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我们提供了一种基于因子图优化的多摄像性视觉惯性内径系统，该系统通过同时使用所有相机估计运动，同时保留固定的整体特征预算。我们专注于在挑战环境中的运动跟踪，例如狭窄的走廊，具有侵略性动作的黑暗空间，突然的照明变化。这些方案导致传统的单眼或立体声测量失败。在理论上，使用额外的相机跟踪运动，但它会导致额外的复杂性和计算负担。为了克服这些挑战，我们介绍了两种新的方法来改善多相机特征跟踪。首先，除了从一体相机移动到另一个相机时，我们连续地跟踪特征的代替跟踪特征。这提高了准确性并实现了更紧凑的因子图表示。其次，我们选择跨摄像机的跟踪功能的固定预算，以降低反向结束优化时间。我们发现，使用较小的信息性功能可以保持相同的跟踪精度。我们所提出的方法使用由IMU和四个摄像机（前立体网和两个侧面）组成的硬件同步装置进行广泛测试，包括：地下矿，大型开放空间，以及带狭窄楼梯和走廊的建筑室内设计。与立体声最新的视觉惯性内径测量方法相比，我们的方法将漂移率，相对姿势误差，高达80％的翻译和旋转39％降低。
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