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自动驾驶干货 ，即可获取- 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2402.14308.pdf
- 代码链接：https://github.com/SJTU-ViSYS/Ground-Fusion
摘要
本文介绍了Ground-Fusion：一种对边界情况具有鲁棒性的低成本地面SLAM系统。本文引入了Ground-Fusion，这是一种用于地面车辆的低成本传感器融合同时定位和建图（SLAM）系统。本文系统具有高效的初始化、有效的传感器异常检测和处理、实时的稠密颜色建图以及在不同环境中的鲁棒定位。本文将RGB-D图像、惯性测量单元、轮式里程计和GNSS信号集成到一个因子图内，以实现精确且可靠的定位。为了确保成功初始化，本文提出了一种有效的策略，该策略包括三种不同的方法：静态、视觉和动态，专门用于处理不同的情况。此外，本文还开发了检测传感器异常和退化的机制，熟练地处理它们以维持系统的精度。本文在公开和自采集数据集上的实验结果表明，Ground-Fusion在边界情况下优于现有的低成本SLAM系统。
主要贡献
本文的主要贡献总结如下：
1）本文实现了一种低成本的SLAM系统，该系统紧耦合GNSS-RGBD-IMU-Wheel传感器，其通过充分利用每个传感器，在室内外能够可靠工作，从而在各种情况下实现鲁棒初始化；
2）本文提出了有效的策略来检测和处理传感器融合系统中可能出现的传感器故障，包括视觉失效、车轮异常和GNSS退化，从而大大地提高了鲁棒性；
3）本文提供了一个SLAM数据集，作为具有挑战性的边界情况的新基准。
论文图片和表格
总结
本文提出了一种紧耦合的RGBD-Wheel-IMU-GNSS SLAM系统，以实现地面车辆的可靠定位。本文系统通过三个策略实现鲁棒的初始化。本文还设计了有效的异常检测和处理方法来应对边界情况，实验结果证明了本文系统的优越性。
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来源：专业技术网站
