SLAM-problemet (Simultanous Localization and Mapping) är en av de viktigaste utmaningarna för den aktuella robotiken. Vårt huvudsakliga mål i detta arbete är att utveckla ett visuellt SLAM-system i realtid med hjälp av monokulära allsidiga visioner. Vårt tillvägagångssätt bygger på Extended Kalman Filter (EKF). Vi använder den sfäriska kameramodellen för att få geometrisk information från bilderna. Denna modell är integrerad i den EKF-baserade SLAM genom linjärisering av de direkta och omvända projektionerna. Vi introducerar en ny beräkning av deskriptor patchen för katadioptric allsidiga kameror som syftar till att nå rotation och skala invariance. Vi utför experiment med allsidiga bilder som jämför detta nya tillvägagångssätt med det konventionella. Experimentet bekräftar att vårt tillvägagångssätt fungerar bättre med allsidiga kameror eftersom funktionerna varar längre och konstruerade kartor är större.
Gutierrez m.fl. REF anpassar ett toppmodernt SLAM-system i realtid baserat på det utökade Kalman-filtret för att fungera på allsidig video.
Adapting a real-time monocular visual SLAM from conventional to omnidirectional cameras
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Computer Vision Workshops (ICCV Workshops)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}