連続時間軌道表現に基づくLiDAR・IMU・オドメトリ密結合融合による頑健な自己位置推定
Tightly Coupled LiDAR-IMU-Odometry Fusion with Continuous-Time Trajectory Representation for Robust Ego-Vehicle Localization
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20266233
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.140-26
- 掲載ページ
- 1-2(Total 2 p)
- 発行年月
- 2026年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 英語
- イベント
- 2026年秋季大会
書誌事項
| 著者 | 1) Naoki Akai, 2) Yasuhiro Akagi, 3) Takayuki Morikawa |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Naoki Akai, 2) Yasuhiro Akagi, 3) Takayuki Morikawa |
| 勤務先 | 1) Nagoya University, 2) Nagoya University, 3) Nagoya University |
| 勤務先（英） | 1) Nagoya University, 2) Nagoya University, 3) Nagoya University |
| 抄録 | LIOはLiDARとIMUのみで利用できる一方，車両では運動特性を表すオドメトリの活用が頑健性向上に有効である．本講演では，従来的な離散時間の状態推定システムを連続時間状態推定システムに拡張し，LiDAR・IMU・オドメトリを各特性に応じてシームレスに融合する車両位置推定技術について述べる． |
| 抄録（英） | LIO can be used with only a LiDAR and an IMU, while odometry, which represents vehicle motion characteristics, is effective for improving robustness in vehicle applications. This presentation describes a robust vehicle localization technique that extends conventional discrete-time state estimation systems to continuous-time state estimation systems, enabling seamless fusion of LiDAR, IMU, and odometry according to their respective characteristics. 翻訳 |
