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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 715 - 723 (9page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2020.20.0065
이용수
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As lidar has become one of the primary sensors for autonomous robots, interest in lidar-based sensor fusion and navigation has increased. In this paper, we propose an integrated navigation algorithm that combines an inertial navigation system and deep learning-based lidar odometry. We first developed a deep learning neural network for lidar odometry estimation. The network can estimate the relative pose by using consecutive lidar scans as an input. We then designed an extended Kalman filter that uses inertial sensors for the prediction step and lidar odometry for the correction step. To demonstrate the estimation accuracy of the algorithm, we used both the KITTI dataset and a drone flight simulator.
목차
Abstract
I. 서론
II. 라이다 오도메트리 신경망 설계
III. 라이다/관성 결합 칼만 필터 설계
IV. 실험 및 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
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Z. Ji and S. Singh, “LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time,” Proc. of Robotics: Science and Systems, Berkely, CA, USA, vol. 2, no. 9, 2014.
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