[논문]3D ego-Motion Estimation Using low-Cost mmWave Radars via Radar Velocity Factor for Pose-Graph SLAM

Park, Yeong Sang; Shin, Young-Sik; Kim, Joowan; Kim, Ayoung

doi:10.1109/lra.2021.3099365

[해외논문] 3D ego-Motion Estimation Using low-Cost mmWave Radars via Radar Velocity Factor for Pose-Graph SLAM

IEEE robotics and automation letters, v.6 no.4, 2021년, pp.7691 - 7698

Park, Yeong Sang (Korea Advanced Institute of Science Technology, Department of Civil and Environmental Engineering, Daejeon, South Korea) , Shin, Young-Sik (Korea Institute of Machinery and Materials, Daejeon, South Korea) , Kim, Joowan (Korea Advanced Institute of Science Technology, Department of Civil and Environmental Engineering, Daejeon, South Korea) , Kim, Ayoung (Korea Advanced Institute of Science Technology, Department of Civil and Environmental Engineering, Daejeon, South Korea)

Abstract ▼ AI-Helper

Achieving general 3D motion estimation for all-visibility has been a key challenge in robotics, especially in extreme environments. The widely adopted camera and LiDAR-based motion estimation critically deteriorate under fog or smoke. In this letter, we devised a unique sensor system for 3D velocity estimation by compositing two orthogonal radar sensors. The proposed configuration allowed securing returns from the static objects on the ground. This work aimed at a realistic sensor deployment in a harsh environment by casing the bare sensor rig into a plastic box. As will be shown, the proposed velocity-based ego-motion estimation presented reliable performance over existing point matching-based methods, which degraded when measurement attenuates due to the casing. Furthermore, we introduce a novel radar instant velocity factor for pose-graph simultaneous localization and mapping (SLAM) framework and solve for 3D ego-motion in the integration with IMU. The validation reveals that the proposed method can be applied to estimate general 3D motion in both indoor and outdoor, targetting various visibility and the structureness in the environment.

참고문헌 (18)

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10.1109/ICRA.2014.6906584
Proc IEEE Int Conf Robot Automat RadarLoc: Learning to relocalize in FMCW radar wang 2021

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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