sjtuyinjie/Ultra-Fusion

해결하는 문제

Ultra-Fusion은 센서 고장이나 성능 저하가 발생할 때 스마트 교통 시스템 내에서 신뢰할 수 있는 위치 추정 및 맵핑(SLAM)을 유지하는 문제를 해결합니다. 특히 어두운 조명, LiDAR의 열악한 환경(예: 긴 복도), 휠 슬립, GNSS 장애와 같은 '극한 상황'뿐 아니라 타이밍 지연이나 잘못된 센서 캘리브레이션으로 인한 문제를 대상으로 합니다.

작동 방식

이 프레임워크는 비동기 센서 스트림을 처리하는 밀접한 결합 슬라이딩 윈도우 최적화기를 사용합니다. 다양한 센서 입력을 단일 최적화 프레임워크 내의 선택적 요소로 변환하여, 서로 다른 센서 조합 간에 상태 표현, 마르지널라이제이션, 캘리브레이션 로직을 공유할 수 있도록 합니다. 이를 통해 시스템은 매우 유연하게 구성 가능하며, 다음과 같은 다양한 융합 모드를 지원합니다:

• WIO: 휠-인어셜 오도메트리
• VIO: 비전-인어셜 오도메트리
• LIO: LiDAR-인어셜 오도메트리
• LVIO: LiDAR-비전-인어셜 오도메트리
• 휠 인코더 및 GNSS의 선택적 통합.

대상 사용자

휠 기반 차량, 다리로 걷는 로봇, 항공 무인 항공기(UAV) 등 자율 플랫폼 개발 및 연구에 종사하는 개발자 및 연구자들을 위한 것입니다. 다양한 센서 세트와 환경적 도전에 적응할 수 있는 내구성 있는 SLAM 시스템이 필요하신 분들에게 적합합니다.

주요 특징

• 다중 플랫폼 지원: 휠, 다리, 항공 플랫폼에서 검증 완료.
• 고도의 구성 가능성: WIO, VIO, LIO, LVIO 등 다양한 센서 융합 모드를 단일 프레임워크에서 전환 가능.
• 내구성: 센서의 열화 및 시공간적 왜곡 상황에서도 위치 추정의 가용성 유지.
• 이중 미들웨어: ROS1(Noetic) 및 ROS2(Humble) 런타임 모두 제공.
• 전방위 지원: 360° 다중 카메라 LVIO 구성에 대응하는 Ultra-Fusion-Omni(UFO) 포함.