摘要 - 动物机器人越来越多地在实际会随着时间而变化的现实环境中运行。准确且健壮的本地化对于自动移动系统的有效运行至关重要。在本文中,我们仅使用3D LIDAR数据来应对基于扫描到地图匹配的长期本地化开发可推广的学习过滤器的挑战。我们的主要目标是提高动态环境中移动机器人本地化的可靠性。为了获得学习过滤器的强大概括能力,我们利用扫描和MAP数据之间的差异。我们的方法涉及将稀疏的4D卷积应用于包含扫描素及其相应地图体素的关节稀疏体素电网上。这使我们可以根据每个扫描点的长期稳定置信分数将扫描点分为稳定且不稳定的点。我们的实验结果表明,利用稳定点进行定位 - 证明了扫描匹配算法的性能,尤其是在外观变化频繁的环境中。通过利用扫描和地图体素之间的差异,我们增强了稳定点的分割。因此,我们的方法概括为新的,看不见的环境。
充当Terma T.reeact CIP系统中的主要传感器,扫描器1002雷达在确保所有检测到的违反已建立安全框架部分的对象都会自动分析,优先级和根据严重性表示。这使操作员可以专注于重要的事情,而系统则分散了分心的动作。
摘要:目前LiDAR以单点LiDAR为主,APD阵列和激光器阵列受限于出口,面阵LiDAR数量稀少。单点LiDAR发射激光后无法在地面形成只有一个激光点的扫描模式,所以必须有一套针对单点LiDAR的扫描装置。本文设计的扫描装置通过旋转折射棱镜在地面形成圆形扫描区域,同时形成锥形视场。目前船用LiDAR较多采用该类扫描仪,该类扫描仪的优点是:机械结构简单,运行平稳,飞行过程中可得到重叠的椭圆形扫描轨迹,增加了扫描密度。本文采用超低色散玻璃作为折射棱镜,在一定的激光频率范围内,折射棱镜对不同频率的激光折射效果几乎相同。仿真结果表明,该扫描仪可以作为普通LiDAR扫描仪使用,也可以作为双频LiDAR扫描仪使用。