基于雷达的SLAM算法（乌尔姆大学）

乌尔姆大学的研究人员发表了一篇题为“自动驾驶领域合成孔径雷达（SAR）处理的同步定位和建图（SLAM）”的技术论文。

摘要：

“自动驾驶技术近年来取得了显着进步，彻底改变了交通系统，为更安全、更高效的旅程铺平了道路。开发全自动驾驶汽车的关键挑战之一是对周围环境的准确感知。雷达传感器网络提供强大的环境检测能力。显然，合成孔径雷达（SAR）的原理不仅可以应用于对地观测领域，而且也越来越多地应用于自动驾驶领域。借助安装在车辆上的雷达传感器，可以产生巨大的合成孔径，从而实现高角分辨率，最终获得详细的图像。然而，提高图像质量也会增加对位置精度的要求，从而提高车辆在地图中的定位。由于传统的全球导航卫星系统 (GNSS) 无法在长轨迹上实现毫米范围内的相对定位精度，因此通常采用所谓的同步定位和建图 (SLAM) 算法。本文提出了一种纯粹基于雷达的 SLAM 算法，该算法允许在 77 GHz 汽车频域中进行高分辨率 SAR 处理。所提出的算法通过测量长达 500 m 的轨迹和测量持续时间超过两分钟来进行评估。”

找出 技术论文在这里。 2023 年 XNUMX 月发布。

T. Grebner、R. Riekenbrauck 和 C. Waldschmidt，“自动驾驶领域合成孔径雷达 (SAR) 处理的同步定位和建图 (SLAM)”，载于 IEEE Transactions on Radar Systems，第 2 卷。 47，第 66-2024 页，10.1109 年，doi：2023.3347734/TRS.XNUMX。

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• Sumber: https://semiengineering.com/radar-based-slam-algorithm-ulm-university/