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저자정보
Iulian Filip (Kyungpook National University) Juhyun Pyo (Korea Institue of Robotics and Technology Convergence) Meungsuk Lee (Korea Institue of Robotics and Technology Convergence) Hangil Joe (Kyungpook National University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2022
발행연도
2022.11
수록면
1,648 - 1,653 (6page)

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Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm consists a vital part of decision-making process of autonomous robot platforms. Many lidar-based SLAM methods have been proposed for indoor and urban environments. However, a few studies are reported in a featureless tunnel environment. In this paper we consider recent lidar SLAM frameworks and test their performance in a tunnel environment. Our dataset is collected by a four-wheeled ground vehicle that is equipped with a lidar sensor used for mapping and feature detection and an IMU sensor used for odometry tracking information. The performance of seven different lidar SLAM algorithms is tested and as a result, in corridor environment LIO-SAM and SC-LIO-SAM frameworks show the lowest trajectory and point cloud error, respectively. On the other hand, LIO-SAM and FAST-LIO2 displays the best trajectory accuracy in the tunnel environment with addition of artificial landmarks and without them, respectively. The results obtained during the performance of seven different lidar SLAM algorithms can contribute to the development of a SLAM framework in a featureless tunnel environment.
#Lidar #SLAM #tunnel environment

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. LIDAR SLAM ALGORITHMS
3. EXPERIMENT
4. RESULTS AND DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES

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