Abstract-I detta papper ger vi en ny dubbel twist till robot lokaliseringsproblem. Vi löser problemet med tidigare kartor som är semantiskt kommenterade, kanske till och med skissade för hand. Databindning uppnås inte genom detektering av visuella egenskaper utan genom detektering av objektklasser som används vid annotering av tidigare kartor. För att undvika stötar av allmän objektigenkänning föreslår vi en ny representation av de frågebilder som består av en vektor av detektionspoängen för varje objektklass. Med tanke på sådana mjuka objektdetektioner kan vi skapa hypoteser om pose och förfina dem genom partikelfiltrering. Till skillnad från små trånga kontors- och köksutrymmen sker vårt experiment i en stor öppen stadsjärnvägsstation med flera semantiskt tvetydiga platser. Framgången med vår strategi visar att vår nya representation är ett robust sätt att utnyttja mängden av befintliga tidigare kartor för GPS-förnekade miljöer för att undvika dataföreningsproblem vid matchning av punktmoln eller visuella funktioner.
Sedan förfinar de hypoteserna genom partikelfiltrering REF.
Robot localization using soft object detection
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}