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关键词
球形机器人；姿态估计；传感器融合；卡尔曼滤波器；Delta滤波器；移动测绘；LiDAR
研究问题
球形移动测绘系统中的惯性姿态估计过滤技术尚未得到充分研究。由于其内在的滚动运动，该系统…多传感器姿态估计的Delta滤波器和卡尔曼滤波器设计在球形移动测绘系统中的应用
关键词
球形机器人；姿态估计；传感器融合；卡尔曼滤波器；Delta滤波器；移动测绘；LiDAR
研究问题
球形移动测绘系统中的惯性姿态估计过滤技术尚未得到充分研究。由于其内在的滚动运动，该系统的角速度极高且动态剧烈，与当前最先进的无人机、手持设备或汽车等旋转受限系统所需建模方式不同。
方法
在本工作中，我们比较了之前提出的“Delta滤波器”和使用协方差模型设计的卡尔曼滤波器。两种过滤方法实时融合两个6-自由度的姿态估计器，并利用运动模型进行姿态估计。我们将轨迹与OptiTrack™动捕系统提供的地面实况姿态测量结果进行了对比，进一步评估了激光扫描仪生成的点云与Riegl VZ400地面激光扫描仪（TLS）提供的地面实况地图之间的差异。
创新点
提出了一种适用于球形系统的卡尔曼滤波器设计，能够处理传感器无法提供协方差估计的问题。针对球形系统特有的滚动运动特性，提供了有效的多传感器姿态估计解决方案。使用我们的估算器作为初始猜测进行ICP（迭代最近点），从而实现了高分辨率和精确的三维LiDAR点
