Vid 110 meter i diameter och över 350 meter i djup är cenote Zacatón i centrala Mexiko ett unikt översvämmat sjunkhål. En plattform för inledande sonartester är på plats. Vi beskriver en simultan Localization and Mapping (SLAM) metod för en svävande undervattensfordon som kommer att utforska undervattens grottor och tunnlar, en sann tredimensionell (3D) miljö. Vår metod består av en Rao-Blackwellized partikelfilter med en 3D bevis galler karta representation. Vi beskriver ett förfarande för dynamisk justering av antalet partiklar för att ge realtidsprestanda. Vi beskriver också hur vi justerar partikelfiltrets förutsägelsesteg för att ta hänsyn till sensornedbrytning eller fel. Vi presenterar en effektiv oktree datastruktur som gör det möjligt att underhålla de hundratals kartor som behövs av partikelfiltret för att korrekt modellera stora miljöer. Denna bläckfiskstruktur kan utnyttja rumslig lokalitet och tidsdelning mellan partiklar för att minska bearbetnings- och lagringsbehoven. För att testa vår SLAM-metod använder vi data som samlats in med manuellt utplacerade sonarkartläggningsfordon i Wakulla Springs grottsystem i Florida och Sistema Zacatón i Mexiko, samt data som samlats in av DEPTHX-fordonet i testtanken vid Austin Applied Research Laboratory. Vi demonstrerar vår kartläggnings- och lokaliseringsstrategi med dessa verkliga datauppsättningar.
Fairfield m.fl. REF använder bevisgaller inuti ett partikelfilter för att utföra 3D-kartläggning i realtid av ett sjunkhål med en sonar för avbildning.
Real-time slam with octree evidence grids for exploration in underwater tunnels
{'venue': 'Journal of Field Robotics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}