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基于微分测量模型的激光雷达地图端到端雷达定位( RaLL: End-to-End Radar Localization on Lidar Map Using Differentiable Measurement Model )
H Yin R Chen Y Wang R Xiong
与车载摄像头和激光扫描仪相比，雷达传感器具有光照和天气不变的感知能力，自然适合在恶劣条件下进行长期定位。但雷达数据稀疏、噪声大，导致雷达测绘面临挑战。另一方面，目前最流行的可用地图是由激光雷达构建的。本文提出了一种基于激光雷达地图的雷达定位的端到端深度学习框架(RaLL)来弥补这一差距，既实现了雷达定位的鲁棒性，又利用了成熟的激光雷达测绘技术，从而降低了雷达测绘的成本。我们首先通过神经网络将两种传感器模态嵌入到一个共同的特征空间中。然后在地图模态上加入多个偏移，针对当前雷达模态进行详尽的相似性评估，得到当前位姿的回归。最后，我们将此可微测量模型应用于一个卡尔曼滤波器(KF)中，以端到端的方式学习整个序列定位过程。整个学习系统前端采用基于网络的测量模型，后端采用KF模型，具有可微性。为了验证该系统的可行性和有效性，我们使用了从真实世界中采集的多会话多场景数据集，结果表明，即使在模型训练在英国、测试在韩国的推广场景下，我们提出的系统在90km驾驶中也取得了较好的性能。我们也公开发布源代码。
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