Fusión de odometría LiDAR y GNSS mediante transformaciones relativas

  1. Muñoz-Bañón, Miguel Ángel 1
  2. Velasco Sanchez, Edison 1
  3. Candelas, Francisco A. 1
  4. Torres, Fernando 1
  1. 1 Universitat d'Alacant
    info

    Universitat d'Alacant

    Alicante, España

    ROR https://ror.org/05t8bcz72

Libro:
XLIII Jornadas de Automática: libro de actas: 7, 8 y 9 de septiembre de 2022, Logroño (La Rioja)
  1. Carlos Balaguer Bernaldo de Quirós (coord.)
  2. José Manuel Andújar Márquez (coord.)
  3. Ramon Costa Castelló (coord.)
  4. Carlos Ocampo Martínez (coord.)
  5. Jesús Fernández Lozano (coord.)
  6. Matilde Santos Peñas (coord.)
  7. José Enrique Simó Ten (coord.)
  8. Montserrat Gil Martínez (coord.)
  9. Jose Luis Calvo Rolle (coord.)
  10. Raúl Marín Prades (coord.)
  11. Eduardo Rocón de Lima (coord.)
  12. Elisabet Estévez Estévez (coord.)
  13. Pedro Jesús Cabrera Santana (coord.)
  14. David Muñoz de la Peña Sequedo (coord.)
  15. José Luis Guzmán Sánchez (coord.)
  16. José Luis Pitarch Pérez (coord.)
  17. Oscar Reinoso García (coord.)
  18. Oscar Déniz Suárez (coord.)
  19. Emilio Jiménez Macías (coord.)
  20. Vanesa Loureiro Vázquez (coord.)

Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña

ISBN: 978-84-9749-841-8

Año de publicación: 2022

Páginas: 792-797

Congreso: Jornadas de Automática (43. 2022. Logroño)

Tipo: Aportación congreso

Resumen

En este trabajo se ha desarrollado un método para evitar la acumulación de errores en una odometría LiDAR, así como para aportar consistencia global a la misma, mediante la fusión con un sistema multi-GNSS. El método desarrollado estima la transformación relativa entre el frame de coordenadas de odometría y el frame de coordenadas de mapa definido por el GNSS. Al estar basado en la estimación de una transformación en vez de una trayectoria completa, el algoritmo resulta extremadamente ligero, ya que el número de parámetros a estimar es reducido y constante con el tiempo, a diferencia de los que se suelen emplear en la literatura. El método propuesto ha sido validado en el parque científico de la Universidad de Alicante donde se ha navegado de forma autónoma durante más de 20 km sin errores acumulativos.