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해결하는 문제

MINS는 카메라, LiDAR, GNSS, 휠 엔코더, IMU와 같은 여러 비동기 센서의 데이터를 하나의 견고한 내비게이션 시스템으로 융합하는 어려움을 해결합니다. 높은 계산 복잡성과 센서 내부 정밀 캘리브레이션의 필요성과 같은 일반적인 과제를 극복하여 로봇의 정확한 위치 추정을 제공합니다.

작동 방식

다섯 가지 다른 감지 모달리티를 필터링 기반으로 융합하는 방식을 사용합니다. 동적 클로닝 전략과 고차원 상태 다양체 보간을 활용하여 가벼운 추정 성능을 유지하면서도 일관성을 보장합니다. 또한 실시간으로 모든 탑재 센서의 캘리브레이션을 수행하여 정확하게 함께 작동하도록 합니다.

대상 사용자

이 프로젝트는 VINS, LiDAR-IMU 또는 전체 다중 센서 세트와 같은 다양한 센서 조합을 필요로 하는 고정밀 위치 추정이 필요한 자율 시스템을 개발하는 로봇 연구자 및 엔지니어를 위한 것입니다.

주요 특징

• 유연한 센서 융합: IMU, 휠 엔코더, 카메라, LiDAR, GNSS의 임의 조합을 지원합니다.
• 온라인 캘리브레이션: 운영 중에 탑재된 센서를 자동으로 캘리브레이션합니다.
• 경량 성능: 동적 클로닝과 다양체 보간을 사용하여 계산 부담을 줄입니다.
• 포괄적인 도구 세트: 다중 센서 시뮬레이션 도구 상자와 정확도, 시간, 일관성 분석을 위한 평가 세트를 포함합니다.