Spatial-Radon and Doppler Aggregated Radar Odometry

Daniel Louback S. Lubanco, Ahmed Hashem, Markus Pichler-Scheder, Thomas Schlechter, Reinhard Feger, Andreas Stelzer

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/TagungsbandKonferenzbeitragBegutachtung

Abstract

In this paper, a radar-only 2D odometry estimation algorithm is presented. The algorithm stands out by proposing a statistically robust method for aggregating two sources of rotation estimation obtained using radar generated images. The proposed idea was evaluated using real-world data collected with a radar mounted on a mobile robot. When compared to two other alternative algorithms, the proposed method achieved an improvement in the average absolute relative pose error of up to 30.2% and 45% in the translation and rotation part respectively.

OriginalspracheEnglisch
Titel21st European Radar Conference, EuRAD 2024
Herausgeber (Verlag)Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Seiten344-347
Seitenumfang4
ISBN (elektronisch)9782874870798
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2024
Veranstaltung21st European Radar Conference, EuRAD 2024 - Paris, Frankreich
Dauer: 25 Sep. 202427 Sep. 2024

Publikationsreihe

Name2024 21st European Radar Conference, EuRAD 2024

Konferenz

Konferenz21st European Radar Conference, EuRAD 2024
Land/GebietFrankreich
OrtParis
Zeitraum25.09.202427.09.2024

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Spatial-Radon and Doppler Aggregated Radar Odometry“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

Zitieren