Algorytm SLAM oparty na radarze (Uniwersytet w Ulm)

Naukowcy z Uniwersytetu w Ulm opublikowali artykuł techniczny zatytułowany „Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) for Synthetic Aperture Radar (SAR) Processing in the Field of Autonomous Driving”).

Abstrakcyjny:

„W ostatnich latach technologia jazdy autonomicznej poczyniła niezwykłe postępy, rewolucjonizując systemy transportowe i torując drogę bezpieczniejszym i wydajniejszym podróżom. Jednym z kluczowych wyzwań w rozwoju w pełni autonomicznych pojazdów jest dokładne postrzeganie otaczającego środowiska. Sieci czujników radarowych umożliwiają niezawodne wykrywanie środowiska. Stało się oczywiste, że zasadę radaru z syntetyczną aperturą (SAR) można zastosować nie tylko w dziedzinie obserwacji Ziemi, ale także w coraz większym stopniu w dziedzinie jazdy autonomicznej. Za pomocą czujników radarowych montowanych na pojazdach można wytworzyć ogromne syntetyczne apertury, uzyskując w ten sposób wysoką rozdzielczość kątową, co ostatecznie pozwala na uzyskanie szczegółowych obrazów. Jednak rosnąca jakość obrazu zwiększa również wymagania dotyczące dokładności pozycji, a tym samym lokalizacji pojazdu na mapie. Ponieważ względnej dokładności lokalizacji w zakresie milimetrowym na długich trajektoriach nie można osiągnąć za pomocą konwencjonalnych globalnych systemów nawigacji satelitarnej (GNSS), często stosuje się tak zwane algorytmy jednoczesnej lokalizacji i mapowania (SLAM). W artykule przedstawiono całkowicie radarowy algorytm SLAM, który umożliwia przetwarzanie SAR o wysokiej rozdzielczości w dziedzinie częstotliwości samochodowej 77 GHz. Zaprezentowany algorytm oceniany jest poprzez pomiary dla trajektorii o długości do 500 m i czasie pomiaru dłuższym niż dwie minuty.”

Znajdź papier techniczny tutaj. Opublikowano w grudniu 2023 r.

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

Powiązane artykuły
Ile czujników do jazdy autonomicznej?
Technologie czujników wciąż ewoluują, a ich możliwości są przedmiotem dyskusji.
Przygotowanie do pojazdów poziomu 4
Autonomia prawdopodobnie pojawi się na różnych etapach L3+. Czego brakuje, a jakie wyzwania technologiczne i biznesowe wymagają rozwiązania.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://semiengineering.com/radar-based-slam-algorithm-ulm-university/