Detail publikace

Convolutional Neural Networks for the Odometry Estimation

VEĽAS, M.; ŠPANĚL, M.; HRADIŠ, M.; HEROUT, A. Convolutional Neural Networks for the Odometry Estimation. Journal of Intelligent and Robotics Systems, 2019, vol. 2019, no. 93, p. 1-22. ISSN: 0921-0296.
Název česky
Konvoluční neuronové sítě pro odhad odometrie
Typ
článek v časopise
Jazyk
anglicky
Autoři
Veľas Martin, Ing., Ph.D.
Španěl Michal, Ing., Ph.D. (UPGM)
Hradiš Michal, Ing., Ph.D. (UPGM)
Herout Adam, prof. Ing., Ph.D. (UPGM)
Klíčová slova

Odometry, Velodyne, LiDAR, CNN, KITTI

Abstrakt

Tento článek představuje novou metodu odhadu odometrie s využitím 3D dat skeneru Velodyne LiDAR pomocí konvolučních neuronových sítí. Pro trénování a vyhodnocení navrhovaných sítí jsou původní data zakódovány do 2D matic. Při experimentech s datovou sadou KITTI vykazují naše sítě výrazně vyšší přesnost při odhadu posuvu v porovnání se současnou metodou LOAM. Kromě toho dosahují vyšší rychlosti a výkon v reálném čase. Pomocí dat poskytnutých sensorem IMU je možné odhadnout odometrii a zarovnat mračná bodů s vysokou přesností. Navrhovaná metoda může nahradit odhad odometrie z enkodérů kol nebo doplnit chybějící dáta GPS, pokud signál GNSS není k dispozici (například při mapování interiéru). Kromě toho navrhujeme alternativní CNN pro odhad rotačního pohybu, které dosáhují výsledky srovnatelné so SoA. Naše řešení poskytuje výkon a přesnost v reálném čase, poskytuje online náhled mapování pro ověření úplnosti mapy během procesu mapování.

Rok
2019
Strany
1–22
Časopis
Journal of Intelligent and Robotics Systems, roč. 2019, č. 93, ISSN 0921-0296
BibTeX 
@article{BUT162266,
  author="Martin {Veľas} and Michal {Španěl} and Michal {Hradiš} and Adam {Herout}",
  title="Convolutional Neural Networks for the Odometry Estimation",
  journal="Journal of Intelligent and Robotics Systems",
  year="2019",
  volume="2019",
  number="93",
  pages="1--22",
  issn="0921-0296",
  url="https://www.fit.vut.cz/research/publication/11763/"
}
Nahoru