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Ground Edge based LIDAR Localization without a Reflectivity Calibration for Autonomous Driving

机译:基于地面边缘的LIDaR定位,无需反射率校准   用于自动驾驶

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摘要

In this work we propose an alternative formulation to the problem of groundreflectivity grid based localization involving laser scanned data from multipleLIDARs mounted on autonomous vehicles. The driving idea of our localizationformulation is an alternative edge reflectivity grid representation which isinvariant to laser source, angle of incidence, range and robot surveyingmotion. Such property eliminates the need of the post-factory reflectivitycalibration whose time requirements are infeasible in mass producedrobots/vehicles. Our experiments demonstrate that we can achieve betterperformance than state of the art on ground reflectivity inference-map basedlocalization at no additional computational burden.
机译:在这项工作中,我们提出了一种基于地面反射率网格定位问题的替代方案,该问题涉及来自安装在自动驾驶汽车上的多个LIDAR的激光扫描数据。我们的本地化公式的驱动思想是另一种边缘反射率网格表示形式,它与激光源,入射角,范围和机器人测量运动无关。这种特性消除了对后期反射率校准的需要,而后者在大量生产的机器人/车辆中的时间要求是不可行的。我们的实验表明,在基于地面反射率推断图的定位方法上,我们可以实现比现有技术更好的性能,而无需额外的计算负担。

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