خوارزمية SLAM القائمة على الرادار (جامعة أولم)

نشر باحثون في جامعة أولم ورقة فنية بعنوان "التوطين ورسم الخرائط المتزامنة (SLAM) لمعالجة رادار الفتحة الاصطناعية (SAR) في مجال القيادة الذاتية".

المستخلص:

"لقد حققت تكنولوجيا القيادة الذاتية تقدماً ملحوظاً في السنوات الأخيرة، مما أحدث ثورة في أنظمة النقل ومهّد الطريق لرحلات أكثر أماناً وكفاءة. أحد التحديات الحاسمة في تطوير المركبات ذاتية القيادة بالكامل هو الإدراك الدقيق للبيئة المحيطة. توفر شبكات استشعار الرادار القدرة على الكشف البيئي القوي. أصبح من الواضح أن مبدأ رادار الفتحة الاصطناعية (SAR) يمكن استخدامه ليس فقط في مجال مراقبة الأرض ولكن أيضًا بشكل متزايد في مجال القيادة الذاتية. وبمساعدة أجهزة استشعار الرادار المثبتة على المركبات، يمكن إنشاء فتحات اصطناعية ضخمة وبالتالي يتم تحقيق دقة زاوية عالية، مما يسمح في النهاية بالحصول على صور مفصلة. ومع ذلك، فإن زيادة جودة الصورة تزيد أيضًا من متطلبات دقة الموقع وبالتالي تحديد موقع السيارة على الخريطة. نظرًا لأنه لا يمكن تحقيق دقة التوطين النسبية في نطاق المليمتر عبر المسارات الطويلة باستخدام أنظمة الملاحة العالمية التقليدية عبر الأقمار الصناعية (GNSS)، فغالبًا ما يتم استخدام ما يسمى بخوارزميات التعريب المتزامن ورسم الخرائط (SLAM). تقدم هذه الورقة خوارزمية SLAM القائمة على الرادار، والتي تسمح بمعالجة SAR عالية الدقة في مجال تردد السيارات البالغ 77 جيجا هرتز. يتم تقييم الخوارزمية المقدمة من خلال قياسات لمسارات يصل طولها إلى 500 متر ومدة قياس تزيد عن دقيقتين.

أعثر على ورقة فنية هنا. تم النشر في ديسمبر 2023.

T. Grebner وR. Riekenbrauck وC. Waldschmidt، "التعريب المتزامن ورسم الخرائط (SLAM) لمعالجة رادار الفتحة الاصطناعية (SAR) في مجال القيادة الذاتية،" في معاملات IEEE على أنظمة الرادار، المجلد. 2، الصفحات من 47 إلى 66، 2024، دوى: 10.1109/TRS.2023.3347734.

القراءة ذات الصلة
كم عدد أجهزة الاستشعار للقيادة الذاتية؟
لا تزال تقنيات الاستشعار تتطور، وتجري مناقشة القدرات.
الاستعداد لمركبات المستوى 4
من المحتمل أن يأتي الحكم الذاتي في مراحل مختلفة من L3+. ما هو المفقود، وما هي التحديات التكنولوجية والتجارية التي تحتاج إلى حل؟

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://semiengineering.com/radar-based-slam-algorithm-ulm-university/