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作者 | 自动驾驶专栏 编辑 | 自动驾驶专栏 点击下方 卡片 ，关注“ 3D视觉之心 ”公众号 第一时间获取 3D视觉干货 >> 点击进入→ 3D视觉之心技术交流群 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2411.07699 代码链接：https://github.com/yangsc4063/rino 摘要 本文介绍了RINO：基于非迭代估计的精确、鲁棒雷达惯性里程计。精确的定位和建图对于实现自动驾驶汽车的自主导航是至关重要的。然而，自身运动估计仍然面临着重大挑战，特别是在GNSS发生失效时或者极端天气条件下（例如雾、雨和雪）。近年来，扫描雷达因其强大的穿透能力而成为一种有效的解决方案。然而，扫描雷达数据固有地包含大量的噪声，需要数百到数千次的优化迭代以从噪声数据中估计可靠的变换。这种迭代求解耗时、不稳定且易于失败。为了应对这些挑战，本文提出了一种精确且鲁棒的雷达惯性里
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