BatSLAM 2.0: Robuste sonarbasierte SLAM-Kartierung mit sequenzverifizierter Ortserkennung
In einem Preprint stellen die Autoren BatSLAM 2.0 vor, ein sonarbasiertes SLAM-System, das eine biomimetische akustische Front-End-Verarbeitung mit sequenzverifizierter Ortserkennung und einem faktor-graphbasierten Pose-Graph kombiniert. In 12 simulierten Läufen mit kalibrierter oder annähernd kalibrierter Odometrie erzeugte das System konsistente Karten ohne falsche Schleifenschließungen und erreichte nach Ausrichtung 0,18 bis 0,53 m Trajektorienfehler; in einer realen Aufnahme sank der Fehler von 3,62 m auf 0,67 m. Damit zeigt der Ansatz, dass robuste sonarbasierte Kartierung auch ohne Kamera oder Lidar möglich ist.