IMPALA – Réunion démarrage - 19 avril 2007 Radar K2 Application R-SLAM (premiers résultats)

IMPALA – Réunion démarrage - 19 avril 2007

Radar K2

Application ‘R-SLAM’(premiers résultats)


Principe du Radar FMCW

cRFtFFVVkS idibirii

eb /2)(2cos 0

cRFFF imbi /2

/2 idi vF


Radar panoramique k2

Modulation Ampli/Filtre

DSP

Hyper

CAN

Antenne

Caracteristiques principales

Fréquence Centrale 24 GHz

Excursion 300MHz

Puissance (ERP) 15 dBm

Range 3 m -100 m

Précision 0.02 m

Résolution 1 m

Dimensions (L x l x H) 27-24-30 cm

Poids 10 kg


Image aérienne de la zone d’essai

Exemple de construction d’image

Image obtenue avec un filtre anti-speckle


SLAM conceptSLAM concept((SSimultaneous imultaneous LLocalization ocalization AAnd nd MMappingapping))

Localisation et cartographie sont des processus interdépendants

la localisation dans la localisation dans une carte implique une carte implique

que cette carte que cette carte existeexiste

pour construire et améliorer une pour construire et améliorer une carte, une phase préliminaire de carte, une phase préliminaire de

localisation est indispensablelocalisation est indispensable

localisation et cartographie doivent localisation et cartographie doivent être réalisées simultanémentêtre réalisées simultanément

Développement d’une application R-SLAM utilisant le radar K2Développement d’une application R-SLAM utilisant le radar K2

La La ““compréhension spatialecompréhension spatiale”” est une composante essentielle pour le est une composante essentielle pour le développement de la robotique mobile autonome, avec deux points développement de la robotique mobile autonome, avec deux points principauxprincipaux localisation (du robot dans son environnement)localisation (du robot dans son environnement) modélisation géométrique de l’environnement (localisation des modélisation géométrique de l’environnement (localisation des amers) amers)

R-SLAM (Radar-Simultaneous Localization And Mapping)


Observation: deux images radar successives sont très “ressemblantes” du point de vue visuel

Time t0 Time t1 Time t2

Localisation des positions du radar par corrélation 3D (2 translations x-y et une rotation ) des images radar successives

Mise à jour de la cartographie : règles de concaténation des images radar successives



Vue aérienne de la zone

(En blanc: Points GPS)

K2 Processus R-SLAM


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