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Fusión de odometría LiDAR y GNSS mediante transformaciones relativas

    1. [1] Universitat d'Alacant

      Universitat d'Alacant

      Alicante, España

  • Localización: XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja) / coord. por Carlos Balaguer Bernaldo de Quirós, José Manuel Andújar Márquez, Ramón Costa Castelló, C. Ocampo-Martínez, Juan Jesús Fernández Lozano, Matilde Santos Peñas, José Simó, Montserrat Gil Martínez, José Luis Calvo-Rolle, Raúl Marín, Eduardo Rocón de Lima, Elisabet Estévez Estévez, Pedro Jesús Cabrera Santana, David Muñoz de la Peña Sequedo, José Luis Guzmán Sánchez, José Luis Pitarch Pérez, Óscar Reinoso García, Óscar Déniz Suárez, Emilio Jiménez Macías, Vanesa Loureiro-Vázquez, 2022, ISBN 978-84-9749-841-8, págs. 792-797
  • Idioma: español
  • Títulos paralelos:
    • LiDAR odometry and GNSS fusion through relative transforms
  • Enlaces
  • Resumen
    • español

      En este trabajo se ha desarrollado un método para evitar la acumulación de errores en una odometría LiDAR, así como para aportar consistencia global a la misma, mediante la fusión con un sistema multi-GNSS. El método desarrollado estima la transformación relativa entre el frame de coordenadas de odometría y el frame de coordenadas de mapa definido por el GNSS. Al estar basado en la estimación de una transformación en vez de una trayectoria completa, el algoritmo resulta extremadamente ligero, ya que el número de parámetros a estimar es reducido y constante con el tiempo, a diferencia de los que se suelen emplear en la literatura. El método propuesto ha sido validado en el parque científico de la Universidad de Alicante donde se ha navegado de forma autónoma durante más de 20 km sin errores acumulativos.

    • English

      In this work, a method has been developed to avoid the error accumulations in LiDAR odometry and provide global consistency to it by fusion with a multi-GNSS system. The developed method estimates the relative transformation between the odometry coordinate frame and the map coordinate frame defined by the GNSS. By using the transformation estimation instead of a complete trajectory, the algorithm is highly light since the number of parameters to be estimated is reduced and constant over time, unlike those usually used in the state-of-the-art. The proposed method has been validated in the University of Alicante scientific park, which has been navigated autonomously for more than 20 km without accumulative errors.


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