I denna uppsats presenteras teoretisk utveckling och experimentell implementering av en avkänningsteknik för robust och exakt lokalisering av en robotisk rullstol. Uppskattningar av fordonets läge och orientering erhålls på grundval av kameraobservationer av visuella markörer placerade i diskreta lägen i miljön. En ny implementation av ett partikelfilter på kamerasensorutrymmet (Camera-Space Partikelfilter) används för att kombinera visuella observationer med avkännbara hjul rotationer kartlagda på ett kamerautrymme genom en observationsfunktion. Kamerans partikelfilter smälter samman odometrin och siktsensorerna i kamerautrymmet, vilket resulterar i en exakt uppdatering av rullstolens pose. Med detta tillvägagångssätt presenteras en billig implementation på en elektrisk rullstol. Experimentella resultat inom tre strukturerade scenarier och jämförande prestanda med hjälp av Extended Kalman Filter (EKF) och Camera-Space Partikelfilter (CSPF) implementationer diskuteras. CSPF befanns vara mer exakt i rullstolens pose än EKF eftersom den förra inte kräver antagandet av ett linjärt system som påverkas av noll-medelvärde Gaussian buller. Dessutom är tiden för beräkningsbearbetning för båda tillämpningarna i samma storleksordning.
Chavez-Romero m.fl. presenterade en robot rullstolsbaserad indoor localization metod med hjälp av visuella markörer och partikelfilter REF.
Camera Space Particle Filter for the Robust and Precise Indoor Localization of a Wheelchair
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}