Abstract-Traditional Simultanous Localization and Mapping (SLAM) algoritmer har använts till stor effekt i platta, inomhusmiljöer som korridorer och kontor. Vi visar att med några förstärkningar, kan befintlig 2D SLAM-teknik utökas för att utföra full 3D SLAM i mindre godartade, utomhus, böljande miljöer. I synnerhet kommer vi att använda data som förvärvats med en 3D-laserområdessökare. Vi använder en enkel segmenteringsalgoritm för att separera dataströmmen till distinkta punktmoln, som var och en refererar till en fordonsposition. SLAM tekniken vi sedan antar ärver mycket från 2D Delayed State (eller skanning-matchning) SLAM i att staten vektorn är en ständigt växande stack av tidigare fordon positioner och inter-scan registreringar används för att bilda mätningar mellan dem. Den registreringsalgoritm som används är en ny kombination av tidigare tekniker som noggrant balanserar behovet av maximalt breda konvergensområden, robusthet och hastighet. Dessutom introducerar vi en ny klassificeringsteknik efter registrering för att upptäcka matchningar som har konvergerat till felaktiga lokala minima.
En 3D SLAM-algoritm med 3D-laserområdessökare presenteras i REF som representerar världen med punktmoln, men varken fritt utrymme eller okända områden modelleras.
Using laser range data for 3D SLAM in outdoor environments
{'venue': 'Proceedings 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2006. ICRA 2006.', 'journal': 'Proceedings 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2006. ICRA 2006.', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}