Radar Tabanlı SLAM Algoritması (Ulm Üniversitesi)

Ulm Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından "Otonom Sürüş Alanında Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) İşleme için Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM)" başlıklı teknik makale yayınlandı.

Özet:

“Otonom sürüş teknolojisi son yıllarda kayda değer bir ilerleme kaydederek ulaşım sistemlerinde devrim yarattı ve daha güvenli ve daha verimli yolculukların önünü açtı. Tamamen otonom araçların geliştirilmesindeki kritik zorluklardan biri, çevredeki ortamın doğru algılanmasıdır. Radar sensör ağları, sağlam çevresel algılama yeteneği sağlar. Sentetik açıklıklı radar (SAR) ilkesinin yalnızca yer gözlemi alanında değil, aynı zamanda otonom sürüş alanında da giderek daha fazla kullanılabileceği ortaya çıktı. Araçlara monte edilen radar sensörleri yardımıyla çok büyük sentetik açıklıklar oluşturularak yüksek açısal çözünürlük elde edilebiliyor ve bu da sonuçta ayrıntılı görüntüler elde edilmesini sağlıyor. Ancak görüntü kalitesinin artırılması, konum doğruluğuna ve dolayısıyla aracın haritada konumlandırılmasına yönelik talepleri de artırır. Geleneksel Küresel Navigasyon Uydu Sistemleri (GNSS) ile uzun yörüngeler boyunca milimetrik aralıktaki göreceli lokalizasyon doğrulukları elde edilemediğinden, eş zamanlı lokalizasyon ve haritalama (SLAM) algoritmaları olarak adlandırılan algoritmalar sıklıkla kullanılır. Bu makale, 77 GHz otomotiv frekans alanında yüksek çözünürlüklü SAR işlemeye izin veren tamamen radar tabanlı bir SLAM algoritması sunmaktadır. Sunulan algoritma, uzunluğu 500 m'ye kadar olan ve ölçüm süresi iki dakikadan fazla olan yörüngeler için yapılan ölçümlerle değerlendiriliyor."

Bul teknik kağıt burada. Aralık 2023'te yayınlandı.

T. Grebner, R. Riekenbrauck ve C. Waldschmidt, "Otonom Sürüş Alanında Sentetik Açıklıklı Radar (SAR) İşleme için Eşzamanlı Yerelleştirme ve Haritalama (SLAM)," IEEE Transactions on Radar Systems, cilt. 2, s. 47-66, 2024, doi: 10.1109/TRS.2023.3347734.

İlgili Okuma
Otonom Sürüş İçin Kaç Sensör?
Sensör teknolojileri hâlâ gelişiyor ve yetenekler tartışılıyor.
Seviye 4 Araçlar İçin Donanım Hazırlanıyor
Özerklik muhtemelen L3+'nın farklı aşamalarında gelecektir. Neyin eksik olduğu ve hangi teknoloji ve iş sorunlarının çözülmesi gerektiği.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://semiengineering.com/radar-based-slam-algorithm-ulm-university/