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길현재 (서울대학교) 이동재 (서울대학교) 송관형 (서울대학교) 안승욱 (한화에어로스페이스) 김아영 (서울대학교)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제18권 제1호
발행연도
2023.3
수록면
72 - 81 (10page)
DOI
10.7746/jkros.2023.18.1.072

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We introduce tightly-coupled GNSS-LiDAR-Inertial state estimator, which is capable of SLAM (Simultaneously Localization and Mapping) and autonomous driving. Long term drift is one of the main sources of estimation error, and some LiDAR SLAM framework utilize loop closure to overcome this error. However, when loop closing event happens, one’s current state could change abruptly and pose some safety issues on drivers. Directly utilizing GNSS (Global Navigation Satellite System) positioning information could help alleviating this problem, but accurate information is not always available and inaccurate vertical positioning issues still exist. We thus propose our method which tightly couples raw GNSS measurements into LiDAR-Inertial SLAM framework which can handle satellite positioning information regardless of its uncertainty. Also, with NLOS (Non-light-of-sight) satellite signal handling, we can estimate our states more smoothly and accurately. With several autonomous driving tests on AGV (Autonomous Ground Vehicle), we verified that our method can be applied to real-world problem.
#LiDAR-Inertial SLAM #GNSS Fusion #Autonomous Driving

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행 연구 조사
3. 연구 방법
4. 실험 및 결과
5. 결론
References

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