Localisation robuste par LIDAR utilisant des cartes de mélanges gaussiens à plusieurs résolutions pour la conduite autonome

Cet article rend compte d'un dispositif de correspondance de balayage multirésolution rapide pour la localisation locale des véhicules des voitures autonomes. Les approches à la pointe de la technologie pour la localisation des véhicules reposent sur l'observation de la réflectivité de la surface de la route à l'aide d'un scanner LIDAR (light detection and ranging) 3D pour atteindre une précision au centimètre près. Cependant, ces approches peuvent souvent échouer lorsque confrontées à des conditions météorologiques défavorables qui obscurcissent la vue de la peinture routière (par exemple, les flaques et les congères), à une texture de surface de route médiocre, ou lorsque l'apparence de la route se dégrade avec le temps. Nous présentons une méthode probabilistique générique pour localiser un véhicule autonome équipé d'un scanner LIDAR tridimensionnel (3D). Cet algorithme proposé modélise le monde comme un mélange de plusieurs gaussiennes, caractérisant la formule : voir la hauteur du texte et la distribution de la réflectivité de l'environnement - que nous rasterisons pour faciliter une inférence multirésolution rapide et précise. Les résultats sont présentés sur une collection de jeux de données totalisant plus de 500 km de données routières couvrant des routes autoroutières, rurales, résidentielles et urbaines, où nous démontrons que notre méthode est robuste à travers de fortes chutes de neige et des reprofilages de chaussée.