本文介绍了$ SE（3）$上的雷达射测方法，该方法利用了恒定的加速运动。运动先验被整合到滑动窗口优化方案中。我们使用Magnus扩展来准确整合运动，同时保持实时性能。此外，我们采用极地测量模型来更好地表示雷达检测不确定性。使用原型高分辨率雷达传感器的大型现实世界数据集评估我们的估计器。新的运动先验和测量模型明显地改善了相对于先前工作的恒定速度运动和笛卡尔测量模型，尤其是在滚动，音高和高度上。

我们提出了一种雷达惯性内径测量的方法，其使用连续时间框架来熔断来自多个汽车雷达的熔丝测量和惯性测量单元（IMU）。不利的天气条件对雷达传感器的操作性能不同，与相机和激光器传感器不同，对雷达传感器的操作性能没有显着影响。雷达在这种情况下的鲁棒性和乘客车辆雷达的普遍普遍激励我们来看看雷达用于自我运动估计。连续时间轨迹表示不仅应用于实现异构和异步多传感器融合的框架，还应用于通过能够计算封闭形式的姿势及其衍生物来实现高效优化，并且在任何特定时间沿着弹道。我们将我们的连续时间估计与来自离散时间雷达 - 惯性内径型方法的方法进行比较，并表明我们的连续时间方法优于离散时间方法。据我们所知，这是第一次将连续时间框架应用于雷达惯性内径术。

频率调制连续波（FMCW）LIDAR是一种最近新兴的技术，可通过多普勒效应效率进行每次返回的瞬时相对径向速度测量。在这封信中，我们使用这些多普勒速度测量值从FMCW激光雷达（FMCW Lidar）介绍了第一个连续的一次性绕线算法算法，以帮助几何变性环境中的探测率。我们应用现有的连续时间框架，该框架使用高斯工艺回归有效地估算车辆轨迹，以补偿由于任何机械驱动的激光雷达（FMCW和非FMCW）的扫描性质而引起的运动失真。我们在几个现实世界数据集上评估了我们提出的算法，包括我们收集的公开可用数据集和数据集。我们的算法优于也使用多普勒速度测量值的唯一现有方法，我们研究了包括此额外信息在内的困难条件，可大大提高性能。我们还证明了在标称条件下使用多普勒速度测量值的情况下，仅在有和不使用多普勒速度测量的情况下，仅激光射击的前进量的最新性能。该项目的代码可以在以下网址找到：https：//github.com/utiasasrl/steam_icp。

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。

We propose AstroSLAM, a standalone vision-based solution for autonomous online navigation around an unknown target small celestial body. AstroSLAM is predicated on the formulation of the SLAM problem as an incrementally growing factor graph, facilitated by the use of the GTSAM library and the iSAM2 engine. By combining sensor fusion with orbital motion priors, we achieve improved performance over a baseline SLAM solution. We incorporate orbital motion constraints into the factor graph by devising a novel relative dynamics factor, which links the relative pose of the spacecraft to the problem of predicting trajectories stemming from the motion of the spacecraft in the vicinity of the small body. We demonstrate the excellent performance of AstroSLAM using both real legacy mission imagery and trajectory data courtesy of NASA's Planetary Data System, as well as real in-lab imagery data generated on a 3 degree-of-freedom spacecraft simulator test-bed.

This paper presents an accurate, highly efficient, and learning-free method for large-scale odometry estimation using spinning radar, empirically found to generalize well across very diverse environments -- outdoors, from urban to woodland, and indoors in warehouses and mines - without changing parameters. Our method integrates motion compensation within a sweep with one-to-many scan registration that minimizes distances between nearby oriented surface points and mitigates outliers with a robust loss function. Extending our previous approach CFEAR, we present an in-depth investigation on a wider range of data sets, quantifying the importance of filtering, resolution, registration cost and loss functions, keyframe history, and motion compensation. We present a new solving strategy and configuration that overcomes previous issues with sparsity and bias, and improves our state-of-the-art by 38%, thus, surprisingly, outperforming radar SLAM and approaching lidar SLAM. The most accurate configuration achieves 1.09% error at 5Hz on the Oxford benchmark, and the fastest achieves 1.79% error at 160Hz.

束调整（BA）是指同时确定传感器姿势和场景几何形状的问题，这是机器人视觉中的一个基本问题。本文为LIDAR传感器提供了一种有效且一致的捆绑捆绑调整方法。该方法采用边缘和平面特征来表示场景几何形状，并直接最大程度地减少从每个原始点到各自几何特征的天然欧几里得距离。该公式的一个不错的属性是几何特征可以在分析上解决，从而大大降低了数值优化的维度。为了更有效地表示和解决最终的优化问题，本文提出了一个新颖的概念{\ it point clusters}，该概念编码了通过一组紧凑的参数集与同一特征相关联的所有原始点，{\ it点群集坐标} 。我们根据点簇坐标得出BA优化的封闭形式的衍生物，并显示其理论属性，例如零空间和稀疏性。基于这些理论结果，本文开发了有效的二阶BA求解器。除了估计LiDAR姿势外，求解器还利用二阶信息来估计测量噪声引起的姿势不确定性，从而导致对LIDAR姿势的一致估计。此外，由于使用点群集的使用，开发的求解器从根本上避免了在优化的所有步骤中列出每个原始点（由于数量大量而非常耗时）：成本评估，衍生品评估和不确定性评估。我们的方法的实施是开源的，以使机器人界及其他地区受益。

Accurate and consistent vehicle localization in urban areas is challenging due to the large-scale and complicated environments. In this paper, we propose onlineFGO, a novel time-centric graph-optimization-based localization method that fuses multiple sensor measurements with the continuous-time trajectory representation for vehicle localization tasks. We generalize the graph construction independent of any spatial sensor measurements by creating the states deterministically on time. As the trajectory representation in continuous-time enables querying states at arbitrary times, incoming sensor measurements can be factorized on the graph without requiring state alignment. We integrate different GNSS observations: pseudorange, deltarange, and time-differenced carrier phase (TDCP) to ensure global reference and fuse the relative motion from a LiDAR-odometry to improve the localization consistency while GNSS observations are not available. Experiments on general performance, effects of different factors, and hyper-parameter settings are conducted in a real-world measurement campaign in Aachen city that contains different urban scenarios. Our results show an average 2D error of 0.99m and consistent state estimation in urban scenarios.

姿势估计对于机器人感知，路径计划等很重要。机器人姿势可以在基质谎言组上建模，并且通常通过基于滤波器的方法进行估算。在本文中，我们在存在随机噪声的情况下建立了不变扩展Kalman滤波器（IEKF）的误差公式，并将其应用于视觉辅助惯性导航。我们通过OpenVINS平台上的数值模拟和实验评估我们的算法。在Euroc公共MAV数据集上执行的仿真和实验都表明，我们的算法优于某些基于最先进的滤波器方法，例如基于Quaternion的EKF，首先估计Jacobian EKF等。

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。

目前，国家估计对于机器人技术非常重要，基于不确定性表示的谎言组对于国家估计问题很自然。有必要充分利用基质谎言组的几何形状和运动学。因此，该注释首次对最近提出的矩阵lie组$ se_k（3）$提供了详细的推导，我们的结果扩展了Barfoot \ cite {Barfoot2017State}的结果。然后，我们描述了该组适合状态表示的情况。我们还基于MATLAB框架开发了代码，以快速实施和测试。

本文介绍了一种新型跟踪滤波器，主要用于在自动表面车辆（ASV）上的碰撞避免系统中使用。所提出的方法利用自动信息系统（AIS）消息传递协议来利用实时运动信息，以估计附近协同目标的位置，速度和标题。使用与源自余弦的球面规律的运动方程，在大地测量坐标中递归地估计每个目标的状态。这改善了先前的方法，其中许多方法采用扩展的卡尔曼滤波器（EKF），因此需要局部平面坐标帧的规范，以便以易于微差形式描述状态运动学。建议的大地电线UKF避免了对该本地飞机的需求。该特征对于远程ASV来说是特别有利的，其必须否则必须定期重新定义新的局部平面来缩短线性化误差。在真实世界的运营中，这种重复的重新定义可以引入错误并使任务规划复杂化。通过模拟和现场测试显示所提出的大地电线UKF以及传统的飞机 - 笛卡尔ekf，无论是在估计误差和稳定性方面的表现还是更好。

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。

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。

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。

本文为自动驾驶车辆提供了基于激光雷达的同时定位和映射（SLAM）。研究了来自地标传感器的数据和自适应卡尔曼滤波器（KF）中的带状惯性测量单元（IMU）加上系统的可观察性。除了车辆的状态和具有里程碑意义的位置外，自我调整过滤器还估计IMU校准参数以及测量噪声的协方差。流程噪声，状态过渡矩阵和观察灵敏度矩阵的离散时间协方差矩阵以封闭形式得出，使其适合实时实现。检查3D SLAM系统的可观察性得出的结论是，该系统在地标对准的几何条件下仍然可以观察到。

Accurate and robust extrinsic calibration is necessary for deploying autonomous systems which need multiple sensors for perception. In this paper, we present a robust system for real-time extrinsic calibration of multiple lidars in vehicle base frame without the need for any fiducial markers or features. We base our approach on matching absolute GNSS and estimated lidar poses in real-time. Comparing rotation components allows us to improve the robustness of the solution than traditional least-square approach comparing translation components only. Additionally, instead of comparing all corresponding poses, we select poses comprising maximum mutual information based on our novel observability criteria. This allows us to identify a subset of the poses helpful for real-time calibration. We also provide stopping criteria for ensuring calibration completion. To validate our approach extensive tests were carried out on data collected using Scania test vehicles (7 sequences for a total of ~ 6.5 Km). The results presented in this paper show that our approach is able to accurately determine the extrinsic calibration for various combinations of sensor setups.

本文提出了在不同运动条件下不同帧中的惯性测量单元（IMU）预融合的统一数学框架。导航状态精确地离散化为三部分：本地增量，全局状态和全局增量。全局增量可以在不同的帧中计算，例如局部大地测量导航帧和地球中心固定帧。称为IMU预融合的本地增量可以根据代理的运动和IMU的等级的不同假设计算。因此，在不同环境下的惯性集成导航系统的在线状态估计更准确和更方便。

我们检查了来自水下滑翔机的声学多普勒电流探测器（ADCP）测量，以确定滑翔机位置，滑翔机速度和地下电流。但是，ADCP并未直接观察关注的量；相反，他们测量车辆和水柱的相对运动。我们研究了以前已应用于此问题的数学创新的谱系，发现了独立性的未陈述但不正确的假设。我们重新构建了一种形成当前和车辆导航联合概率模型的方法，该方法使我们能够纠正此假设并扩展经典的Kalman平滑方法。详细的模拟肯定了我们方法对计算估计的疗效及其不确定性。此处开发的联合模型为将来的工作奠定了基础，以结合限制，范围测量和稳健的统计模型。

我们为腿部机器人提供了一个开源视觉惯性训练率（VILO）状态估计解决方案Cerberus，该机器人使用一组标准传感器（包括立体声摄像机，IMU，联合编码器，，imu，联合编码器）实时实时估算各个地形的位置和接触传感器。除了估计机器人状态外，我们还执行在线运动学参数校准并接触离群值拒绝以大大减少位置漂移。在各种室内和室外环境中进行的硬件实验验证了Cerberus中的运动学参数可以将估计的漂移降低到长距离高速运动中的1％以下。我们的漂移结果比文献中报道的相同的一组传感器组比任何其他状态估计方法都要好。此外，即使机器人经历了巨大的影响和摄像头遮挡，我们的状态估计器也表现良好。状态估计器的实现以及用于计算我们结果的数据集，可在https://github.com/shuoyangrobotics/cerberus上获得。