Система слияния данных IMU, GPS, LIDAR, стереокамеры и магнетометра для решения задачи локализации беспилотного автомобиля

Извин Андрей Валерьевич

В данной работе описывается система локализации беспилотного автомобиля, которая состоит из сенсоров IMU, GPS, LIDAR, стереокамеры и магнетометра, а за слияние данных этих сенсоров отвечает сигма-точечный фильтр Калмана. Работоспособность системы тестируется на синтетических данных, сгенерированных с помощью симулятора Carla. Проводится сравнение значений состояния автомобиля, спрогнозированных системой, с их истинными значениями, в результате чего устанавливается, что система определяет позицию, скорость и направление движения автомобиля с точностями ±4.13 см, ±0.08 м/с и ±0.01 рад соответственно, что говорит о возможности ее применения на практике.

Ключевые слова:локализация, фильтр Калмана, GPS, IMU, стереокамера, LIDAR, магнитометр, беспилотный автомобиль, симулятор, слияние данных, Carla.