We present an extensive comparison between three topometric localization systems: radar-only, lidar-only, and a cross-modal radar-to-lidar system across varying seasonal and weather conditions using the Boreas dataset. Contrary to our expectations, our experiments showed that our lidar-only pipeline achieved the best localization accuracy even during a snowstorm. Our results seem to suggest that the sensitivity of lidar localization to moderate precipitation has been exaggerated in prior works. However, our radar-only pipeline was able to achieve competitive accuracy with a much smaller map. Furthermore, radar localization and radar sensors still have room to improve and may yet prove valuable in extreme weather or as a redundant backup system. Code for this project can be found at: https://github.com/utiasASRL/vtr3


翻译:我们基于Boreas数据集,对三种拓扑度量定位系统进行了全面比较:纯雷达系统、纯激光雷达系统以及跨模态雷达-激光雷达系统,涵盖不同的季节和天气条件。与预期相反,实验结果表明,即使在暴风雪中,纯激光雷达管线的定位精度仍是最优的。我们的结果似乎暗示,先前研究对激光雷达定位在中等降水条件下的敏感性可能被夸大了。然而,纯雷达管线能够以更小的地图实现具有竞争力的精度。此外,雷达定位与雷达传感器仍有改进空间,并可能在极端天气下或作为冗余备份系统展现价值。本项目代码请见:https://github.com/utiasASRL/vtr3

0
下载
关闭预览

相关内容

Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
28+阅读 · 2022年2月20日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
【泡泡一分钟】基于运动估计的激光雷达和相机标定方法
泡泡机器人SLAM
25+阅读 · 2019年1月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月31日
VIP会员
最新内容
《基于深度强化学习的反无人机技术研究》178页
“史诗怒火”行动与“AI中心战”模式的浮现
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
【CVPR2026教程】扩散模型的解析理解
专知会员服务
0+阅读 · 6月10日
马赛克战:俄乌战场透析
专知会员服务
13+阅读 · 6月10日
《利用人工智能增强军事决策》
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
《自动机器学习在军事数据耕耘法中的应用》
专知会员服务
7+阅读 · 6月10日
为何指挥所生存能力要求范式转变
专知会员服务
5+阅读 · 6月10日
打造“新蛛网”模式与高科技动员
专知会员服务
4+阅读 · 6月10日
“蛛网”行动一周年:远程无人机战争
专知会员服务
3+阅读 · 6月10日
【剑桥博士论文】智能体-环境协同优化
专知会员服务
8+阅读 · 6月9日
相关VIP内容
Artificial Intelligence: Ready to Ride the Wave? BCG 28页PPT
专知会员服务
28+阅读 · 2022年2月20日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
167+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
16+阅读 · 2019年1月18日
【泡泡一分钟】基于运动估计的激光雷达和相机标定方法
泡泡机器人SLAM
25+阅读 · 2019年1月17日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】SLAM相关资源大列表
机器学习研究会
10+阅读 · 2017年8月18日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2016年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员