ROAMER: Robust Offroad Autonomy using Multimodal State Estimation with Radar Velocity Integration
作者: Morten Nissov, Shehryar Khattak, Jeffrey A. Edlund, Curtis Padgett, Kostas Alexis, Patrick Spieler
分类: cs.RO
发布日期: 2024-01-30
💡 一句话要点
提出多模态状态估计方法以增强越野自主性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 越野自主性 多模态融合 状态估计 激光雷达 雷达集成 图优化 机器人导航
📋 核心要点
- 现有的状态估计方法在感知传感器受到环境影响时，容易出现单点故障，影响自主系统的可靠性。
- 本文提出将雷达速度信息集成到激光雷达-惯性里程计中，以增强状态估计的鲁棒性，尤其是在激光雷达数据缺失时。
- 通过在高速度下进行的硬件实验，验证了该方法在复杂越野环境中的有效性，显示出显著的性能提升。
📝 摘要（中文）
可靠的越野自主性要求在不理想的环境条件下，提供低延迟、高精度的位姿和速度状态估计。现有的状态估计方法在感知传感器受到环境影响时，容易出现单点故障。本文提出了一种将雷达速度信息集成到激光雷达-惯性里程计解决方案中的方法，能够在激光雷达-惯性里程计性能下降的情况下，保持一致的估计性能。该方法利用频率调制连续波（FMCW）雷达传感器的直接速度测量能力，通过将前向速度测量集成到基于图的平滑器中，增强了车辆上的激光雷达-惯性平滑器解决方案。这种方法在高达12 m/s的速度下，在复杂的越野环境中进行了硬件实验验证。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在复杂越野环境中，激光雷达-惯性里程计因环境因素导致的状态估计不准确的问题。现有方法在感知传感器性能下降时，容易出现单点故障，影响自主系统的整体性能。
核心思路：论文提出通过将雷达的速度测量信息集成到激光雷达-惯性里程计的平滑器中，以增强状态估计的鲁棒性。这种设计能够在缺失激光雷达数据的情况下，依然保持高精度的状态估计。
技术框架：整体架构包括激光雷达-惯性里程计模块和雷达速度测量模块。通过图优化方法，将雷达的速度信息与激光雷达和惯性数据结合，形成一个更为稳健的状态估计系统。
关键创新：最重要的创新点在于将频率调制连续波（FMCW）雷达的直接速度测量能力与激光雷达-惯性里程计相结合，显著提升了在恶劣环境下的状态估计性能。这一方法与传统的单一传感器依赖方法有本质区别。
关键设计：在技术细节上，采用图优化算法进行状态估计，设置了合适的权重参数以平衡不同传感器数据的影响，确保在缺失激光雷达数据时，依然能够通过雷达数据进行有效估计。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，所提出的方法在高达12 m/s的速度下，能够在缺失激光雷达数据的情况下，依然保持高精度的状态估计。与传统方法相比，整体估计性能提升显著，验证了该方法在复杂越野环境中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、无人机导航及机器人自主移动等。通过提高越野环境下的自主性，能够在复杂地形中实现更安全、更高效的操作，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
Reliable offroad autonomy requires low-latency, high-accuracy state estimates of pose as well as velocity, which remain viable throughout environments with sub-optimal operating conditions for the utilized perception modalities. As state estimation remains a single point of failure system in the majority of aspiring autonomous systems, failing to address the environmental degradation the perception sensors could potentially experience given the operating conditions, can be a mission-critical shortcoming. In this work, a method for integration of radar velocity information in a LiDAR-inertial odometry solution is proposed, enabling consistent estimation performance even with degraded LiDAR-inertial odometry. The proposed method utilizes the direct velocity-measuring capabilities of an Frequency Modulated Continuous Wave (FMCW) radar sensor to enhance the LiDAR-inertial smoother solution onboard the vehicle through integration of the forward velocity measurement into the graph-based smoother. This leads to increased robustness in the overall estimation solution, even in the absence of LiDAR data. This method was validated by hardware experiments conducted onboard an all-terrain vehicle traveling at high speed, ~12 m/s, in demanding offroad environments.