論文の概要: Enhancing Graph-Based SLAM in GNSS-Denied environments by leveraging leg odometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.20484v1
• Date: Tue, 19 May 2026 20:48:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-21 19:19:56.37486
• Title: Enhancing Graph-Based SLAM in GNSS-Denied environments by leveraging leg odometry
• Title（参考訳）: GNSS-Denied環境における脚計測によるグラフベースSLAMの強化
• Abstract要約: 脚のドメトリーにより駆動される平行キネマティックレーンでLIO-SAMフレームワークを増強する因子グラフアーキテクチャを提案する。 提案手法は,30m以上から30cm未満までの上昇ドリフトを低減し,ベースラインパイプラインが完全に故障する場面での収束を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.953334250276907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Autonomous navigation in GNSS-denied environments remains a core challenge for legged robots, where exteroceptive sensors such as LiDAR are prone to elevation drift in geometrically sparse or repetitive scenes. We present a factor graph architecture that augments the LIO-SAM framework with a parallel kinematic lane driven by proprioceptive leg odometry, coupled to the main LiDAR-inertial lane via an identity relative pose constraint with a selective noise model. Applied to a Linxai D50 quadruped platform across two outdoor loops totaling over one kilometer, our approach reduces elevation drift from over 30m to under 30cm and enables convergence in a scene where the baseline pipeline fails entirely. These results suggest that proprioceptive data, already computed onboard for gait control, constitutes a lightweight and effective vertical anchor for SLAM in GNSS-denied settings.
• Abstract（参考訳）: GNSSを識別した環境での自律的なナビゲーションは、LiDARのような外部受容型センサーが、幾何学的に疎いシーンや反復的なシーンで上昇する傾向にある、脚のあるロボットにとって依然として重要な課題である。 提案する因子グラフアーキテクチャは,LDAR-慣性車線と選択雑音モデルによる個人性相対的ポーズ制約を介し,プロピロセプティブ脚のドメトリーによって駆動される平行運動車線でLIO-SAMフレームワークを増強する。 また,Linxai D50四角形プラットホームを1km以上のアウトドアループに応用することにより,ベースラインパイプラインが完全に故障する場面において,標高30m以上から30cm以下への上昇ドリフトを低減し,収束を可能にする。 以上の結果から,すでに歩行制御のために計算されているプロプリセプティブデータは,GNSSを重畳した環境でSLAMの軽量かつ効果的な垂直アンカーを構成することが示唆された。

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