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Pose-based slam with probabilistic scan matching algorithm using a mechanical scanned imaging sonar

机译:使用机械扫描成像声纳的概率扫描匹配算法的基于姿势的猛击

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摘要

This paper proposes a pose-based algorithm to solve the full SLAM problem\udfor an Autonomous Underwater Vehicle (AUV), navigating in an unknown and\udpossibly unstructured environment. The technique incorporate probabilistic scan\udmatching with range scans gathered from a Mechanical Scanned Imaging Sonar\ud(MSIS) and the robot dead-reckoning displacements estimated from a Doppler Velocity\udLog (DVL) and a Motion Reference Unit (MRU). The raw data from the sensors\udare processed and fused in-line. No priory structural information or initial pose are\udconsidered. The algorithm has been tested on an AUV guided along a 600m path\udwithin a marina environment, showing the viability of the proposed approach.
机译:本文提出了一种基于姿态的算法来解决自主水下航行器(AUV)的全部SLAM问题,并在未知且不可能的非结构化环境中导航。该技术将概率扫描\不匹配与从机械扫描成像声纳\ ud(MSIS)收集的范围扫描相结合,并根据多普勒速度\ udLog(DVL)和运动参考单位(MRU)估计了机器人死机位移。来自传感器的原始数据\敢于在线处理和融合。没有考虑优先结构信息或初始姿势。该算法已经在码头环境中沿600m路径引导的AUV上进行了测试,证明了该方法的可行性。

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