Radar K2p Application ‘R-SLAM’ (premiers résultats)

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1 Radar K2p Application ‘R-SLAM’ (premiers résultats)

2 Principe du Radar FMCW

3 Radar panoramique k2p Antenne Hyper Modulation Ampli/Filtre CAN DSP

4 Exemple de construction d’image
Image obtenue avec un filtre anti-speckle Image aérienne de la zone d’essai

5 Développement d’une application R-SLAM utilisant le radar K2p
R-SLAM (Radar-Simultaneous Localization And Mapping) La “compréhension spatiale” est une composante essentielle pour le développement de la robotique mobile autonome, avec deux points principaux  localisation (du robot dans son environnement)  modélisation géométrique de l’environnement (localisation des amers) Localisation et cartographie sont des processus interdépendants la localisation dans une carte implique que cette carte existe pour construire et améliorer une carte, une phase préliminaire de localisation est indispensable localisation et cartographie doivent être réalisées simultanément SLAM concept (Simultaneous Localization And Mapping) Développement d’une application R-SLAM utilisant le radar K2p

6 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 q) des images radar successives  Mise à jour de la cartographie : règles de concaténation des images radar successives

7 R-SLAM (Radar-Simultaneous Localization And Mapping)
Vue aérienne de la zone (En blanc: Points GPS) K2p: Processus R-SLAM

8 R-SLAM (Radar-Simultaneous Localization And Mapping)
Vue aérienne de la zone (En blanc: Points GPS) K2p: Processus R-SLAM

9 R-SLAM (Radar-Simultaneous Localization And Mapping)
Vue aérienne de la zone (En blanc: Points GPS) K2p: Processus R-SLAM