Ground Penetrating Radar-Assisted Multimodal Robot Odometry Using Subsurface Feature Matrix

📄 arXiv: 2503.18301v1 📥 PDF

作者: Haifeng Li, Jiajun Guo, Xuanxin Fan, Dezhen Song

分类: cs.RO

发布日期: 2025-03-24

💡 一句话要点

提出基于探地雷达辅助的多模态里程计，增强机器人定位在复杂环境下的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 探地雷达 多模态融合 机器人里程计 地下特征 因子图

📋 核心要点

  1. 现有机器人定位方法易受天气、季节和地表变化影响，鲁棒性不足，尤其是在户外复杂环境中。
  2. 论文提出利用探地雷达(GPR)探测地下特征，结合惯性测量单元(IMU)和轮式编码器，构建多模态融合的里程计。
  3. 实验结果表明，该方法在精度和鲁棒性方面均优于现有方法，并且能够满足机器人实时定位的需求。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种创新的多模态里程计方法，该方法利用探地雷达(GPR)、惯性测量单元(IMU)和轮式编码器的输入。为了有效解决GPR信号噪声问题，引入了一种名为地下特征矩阵(SFM)的先进特征表示方法。SFM利用频域数据并识别雷达扫描中的峰值。此外，提出了一种新的特征匹配方法，通过对齐SFM来估计GPR位移。这些来自三个输入源的信息通过因子图方法进行整合，以实现多模态机器人里程计。该方法已使用CMU-GPR公共数据集进行开发和评估，证明了在机器人里程计任务中，该方法在精度和鲁棒性方面均有所提高，并能实现实时性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人户外定位在复杂环境下鲁棒性差的问题。传统视觉或激光雷达定位易受光照、天气和地表变化的影响，导致定位精度下降甚至失效。探地雷达(GPR)能够探测地下特征，受地表环境影响较小，但GPR信号噪声大，难以直接用于定位。

核心思路：论文的核心思路是利用GPR探测地下特征，并将其与IMU和轮式编码器信息融合，构建一个鲁棒的多模态里程计。通过引入地下特征矩阵(SFM)来有效提取和表示GPR信号中的特征，并设计了一种新的特征匹配方法来估计GPR位移。

技术框架：整体框架包括以下几个主要模块：1) GPR数据预处理和SFM生成；2) 基于SFM的GPR位移估计；3) IMU和轮式编码器数据处理；4) 基于因子图的多模态融合。首先，对GPR原始数据进行预处理，然后利用频域信息生成SFM。接着，通过对齐SFM来估计GPR位移。同时，处理IMU和轮式编码器数据，得到相应的位姿信息。最后，利用因子图将来自GPR、IMU和轮式编码器的位姿信息进行融合，得到最终的机器人里程计。

关键创新：论文的关键创新在于提出了地下特征矩阵(SFM)这一新的特征表示方法。SFM能够有效提取和表示GPR信号中的特征，并降低噪声的影响。此外，论文还提出了一种新的基于SFM的特征匹配方法，能够准确估计GPR位移。与传统的GPR数据处理方法相比，SFM更加鲁棒和高效。

关键设计：SFM的生成过程包括对GPR信号进行傅里叶变换，然后提取频域中的峰值。特征匹配方法采用互相关算法，通过搜索SFM之间的最大互相关值来估计位移。因子图的构建过程中，需要设置各个传感器的噪声模型，并优化因子图来得到最优的位姿估计。具体参数设置和损失函数细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在CMU-GPR公共数据集上进行了评估，实验结果表明，与现有的基于GPR的里程计方法相比，该方法在精度和鲁棒性方面均有所提高。具体性能数据未知，但论文强调了该方法能够实现实时性能，满足机器人实时定位的需求。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要在复杂户外环境下进行自主导航的机器人，例如农业机器人、矿业机器人、搜救机器人等。利用地下特征进行定位，可以提高机器人在恶劣天气、光照不足或地表环境变化时的定位精度和鲁棒性，从而扩展机器人的应用范围和可靠性。

📄 摘要（原文）

Localization of robots using subsurface features observed by ground-penetrating radar (GPR) enhances and adds robustness to common sensor modalities, as subsurface features are less affected by weather, seasons, and surface changes. We introduce an innovative multimodal odometry approach using inputs from GPR, an inertial measurement unit (IMU), and a wheel encoder. To efficiently address GPR signal noise, we introduce an advanced feature representation called the subsurface feature matrix (SFM). The SFM leverages frequency domain data and identifies peaks within radar scans. Additionally, we propose a novel feature matching method that estimates GPR displacement by aligning SFMs. The integrations from these three input sources are consolidated using a factor graph approach to achieve multimodal robot odometry. Our method has been developed and evaluated with the CMU-GPR public dataset, demonstrating improvements in accuracy and robustness with real-time performance in robotic odometry tasks.