Critical maritime infrastructure increasingly demands situational awareness both above and below the surface, yet existing ''seabed-to-sky'' mapping pipelines either rely on GNSS (vulnerable to shadowing/spoofing) or expensive bathymetric sonars. We present a unified, GNSS-independent mapping system that fuses LiDAR-IMU with a dual, orthogonally mounted Forward Looking Sonars (FLS) to generate consistent seabed-to-sky maps from an Autonomous Surface Vehicle. On the acoustic side, we extend orthogonal wide-aperture fusion to handle arbitrary inter-sonar translations (enabling heterogeneous, non-co-located models) and extract a leading edge from each FLS to form line-scans. On the mapping side, we modify LIO-SAM to ingest both stereo-derived 3D sonar points and leading-edge line-scans at and between keyframes via motion-interpolated poses, allowing sparse acoustic updates to contribute continuously to a single factor-graph map. We validate the system on real-world data from Belvederekanalen (Copenhagen), demonstrating real-time operation with approx. 2.65 Hz map updates and approx. 2.85 Hz odometry while producing a unified 3D model that spans air-water domains.


翻译:关键海事基础设施日益需要水面与水下的全方位态势感知,然而现有的“海床至天空”测绘流程要么依赖易受遮蔽/欺骗影响的全球导航卫星系统(GNSS),要么依赖昂贵的测深声呐。本文提出一种统一的、不依赖GNSS的测绘系统,该系统将激光雷达-惯性测量单元(LiDAR-IMU)与双正交安装的前视声呐(FLS)融合,通过自主水面航行器生成一致的海床至天空地图。在声学层面,我们将正交宽孔径融合方法扩展至处理任意声呐间平移(支持异构非共址模型),并从每个FLS提取前导边缘以形成线扫描数据。在测绘层面,我们改进LIO-SAM算法,使其能通过运动插值位姿在关键帧内及关键帧间同时接收立体衍生的三维声呐点云和前导边缘线扫描数据,允许稀疏的声学更新持续贡献于单一因子图构建的地图。我们在哥本哈根贝尔维德运河的真实数据上验证了该系统,展示了以约2.65赫兹的地图更新频率和约2.85赫兹的里程计频率实现实时运行,同时生成跨越水-气介质的统一三维模型。

0
下载
关闭预览

相关内容

《探索5G在海事军事通信中的潜力》
专知会员服务
9+阅读 · 11月1日
MonoGRNet:单目3D目标检测的通用框架(TPAMI2021)
专知会员服务
18+阅读 · 2021年5月3日
NLG任务评价指标BLEU与ROUGE
AINLP
21+阅读 · 2020年5月25日
【NeurIPS2019】图变换网络:Graph Transformer Network
国家自然科学基金
14+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
14+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
7+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员