Radar-baseret SLAM-algoritme (Ulm University)

Et teknisk papir med titlen "Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) for Synthetic Aperture Radar (SAR) Processing in the Field of Autonomous Driving" blev offentliggjort af forskere ved Ulm University.

Abstract:

"Autonom kørselsteknologi har gjort bemærkelsesværdige fremskridt i de seneste år, revolutioneret transportsystemer og banet vejen for sikrere og mere effektive rejser. En af de kritiske udfordringer ved at udvikle fuldt autonome køretøjer er nøjagtig opfattelse af det omgivende miljø. Radarsensornetværk giver mulighed for robust miljødetektion. Det bliver tydeligt, at princippet om en syntetisk blænderadar (SAR) ikke kun kan anvendes inden for jordobservation, men også i stigende grad inden for autonom kørsel. Ved hjælp af radarsensorer monteret på køretøjer kan der skabes enorme syntetiske blænder og dermed opnås en høj vinkelopløsning, som i sidste ende gør det muligt at få detaljerede billeder. Øget billedkvalitet øger dog også kravene til positionsnøjagtighed og dermed lokaliseringen af ​​køretøjet i kortet. Da relative lokaliseringsnøjagtigheder i millimeterområdet over lange baner ikke kan opnås med konventionelle Global Navigation Satellite Systems (GNSS), anvendes der ofte såkaldte simultane lokaliserings- og kortlægningsalgoritmer (SLAM). Dette papir præsenterer en rent radarbaseret SLAM-algoritme, som tillader højopløsnings-SAR-behandling i bilfrekvensdomænet på 77 GHz. Den præsenterede algoritme evalueres ved målinger for baner med en længde på op til 500 m og en målingsvarighed på mere end to minutter."

Find teknisk papir her. Udgivet december 2023.

T. Grebner, R. Riekenbrauck og C. Waldschmidt, "Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) for Synthetic Aperture Radar (SAR) Processing in the Field of Autonomous Driving," i IEEE Transactions on Radar Systems, vol. 2, s. 47-66, 2024, doi: 10.1109/TRS.2023.3347734.

Beslægtet læsning
Hvor mange sensorer til autonom kørsel?
Sensorteknologier er stadig under udvikling, og mulighederne diskuteres.
Gearing op til niveau 4 køretøjer
Autonomi vil sandsynligvis komme i forskellige stadier af L3+. Hvad mangler der, og hvilke teknologiske og forretningsmæssige udfordringer skal løses.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Bliv forstærket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk dig selv. Adgang her.
• PlatoAiStream. Web3 intelligens. Viden forstærket. Adgang her.
• PlatoESG. Kulstof, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Affaldshåndtering. Adgang her.
• PlatoHealth. Bioteknologiske og kliniske forsøgs intelligens. Adgang her.
• Kilde: https://semiengineering.com/radar-based-slam-algorithm-ulm-university/