Omlokalisering är en viktig process för autonom robotnavigering, som vanligtvis körs i bakgrunden av sekventiell lokalisering och kartläggning för att upptäcka slingor i robotens bana. Sådan loop-closure upptäckter möjliggör korrigeringar för drift ackumuleras under uppskattningsprocesserna och även återhämtning från kompletta localization misslyckanden. I detta arbete presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt löst integrerat med ett nyckelframe-baserat SLAM-system för att utföra loop-closure-detektering i urbana scenarier för autonom robotnavigering. Den föreslagna metoden, som skapar ett nät av den nuvarande robotens omgivning i realtid med hjälp av monokulära och tröghetskurer, uppskattar det mest framträdande planet i den nuvarande vyn, vilket möjliggör skapandet av motsvarande ortofoto för detta plan. Utvärdera bilden likhet på orthophotos utgör ett mycket bättre villkorat problem för omlokalisering, minimera effekterna från synvinkel förändringar. Med hjälp av binära bilddeskriptorer och tester på deras relativa konstellation i bilden, den föreslagna metoden uppvisar robusthet också till belysning och situationsvariationer som är vanliga i verkliga scener, totalt sett resulterar i betydande förbättring av loop-closure detektion prestanda i urbana scener med avseende på den senaste tekniken. Video - https://www.youtube.com/c/V4RLteam
Genom att generera en mesh av den nuvarande robotens omgivning, arbetet i REF, använder sig av en 3D-karta som tillhandahålls av SLAM och identifierar det mest framträdande planet i varje bild beräkning endast en affin transformation, som ortofoto.
Loop-Closure Detection in Urban Scenes for Autonomous Robot Navigation
{'venue': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'journal': '2017 International Conference on 3D Vision (3DV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}