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Data fusion of visual odometry and ranges for accurate SLAM

Lee, Young-Hee und Zhu, Chen und Günther, Christoph (2022) Data fusion of visual odometry and ranges for accurate SLAM. DGON POSNAV 2022, 3.-4. Nov. 2022, Berlin, Deutschland.

[img] PDF - Nur DLR-intern zugänglich
8MB

Kurzfassung

Autonomous vehicles are now intensively studied due to their wide range of possible applications. For autonomous maneuver, vehicles need to accurately estimate their positions and orientation. Global Navigation Satellite System (GNSS) is generally used from drones to autonomous cars to estimate their positions. When GNSS is unavailable or unreliable, Visual Simultaneous Localization and Mapping (VSLAM) can be employed. However, VSLAM is a dead-reckoning process, so the estimation errors are accumulated over time without a bound. The errors can be significantly reduced using the loop closing technique, but it requires large computing power. Moreover, loop closures cannot resolve the VSLAM's inherent issue with the scale estimation. We propose a fusion of visual odometry and range measurements for accurate SLAM. Our experimental evaluation results show that the estimation errors are mitigated by fusing visual odometry and range measurements. The absolute scale can be also accurately estimated using ranges. Furthermore, our method requires much smaller processing power than loop closures since only odometry (6DoF) and range (scalar) measurements are used for the data fusion.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/193645/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Data fusion of visual odometry and ranges for accurate SLAM
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Lee, Young-HeeYoung-Hee.Lee (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, ChenChen.Zhu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4320-4826NICHT SPEZIFIZIERT
Günther, ChristophChristoph.Guenther (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Sensor fusion, SLAM, Visual, Camera, Range, UWB, Multi-robot, Cooperative Navigation
Veranstaltungstitel:DGON POSNAV 2022
Veranstaltungsort:Berlin, Deutschland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:3.-4. Nov. 2022
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:keine Zuordnung
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L - keine Zuordnung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - keine Zuordnung
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Kommunikation und Navigation > Navigation
Hinterlegt von: Lee, Young-Hee
Hinterlegt am:31 Jan 2023 13:26
Letzte Änderung:31 Jan 2023 13:26

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