Det är IEEE. Personlig användning av detta material är tillåten. Tillstånd från IEEE måste erhållas för all annan användning, i alla aktuella eller framtida medier, inklusive omprintning/republicering av detta material för reklam- eller marknadsföringsändamål, skapande av nya kollektiva verk, för återförsäljning eller omfördelning till servrar eller listor, eller återanvändning av upphovsrättsskyddade delar av detta verk i andra verk. Abstract-This paper studerar problemet med upptäckt och spårning av allmänna objekt med långsiktig dynamik, observeras av en mobil robot rör sig i en stor miljö. Ett nyckelproblem är att den på grund av miljöskalan endast kan observera en delmängd av objekten vid en given tidpunkt. Eftersom en tid går mellan observationer av objekt på olika platser, objekten kan flyttas när roboten inte är där. Vi föreslår en modell för denna rörelse där objekten vanligtvis bara rör sig lokalt, men med viss liten sannolikhet hoppar de längre sträckor, genom vad vi kallar global rörelse. För filtrering sönderdelas den bakre över lokala och globala rörelser i två länkade processer. Den bakre delen av de globala rörelserna och mätföreningarna provtas, medan vi spårar den lokala rörelsen analytiskt med Kalmanfilter. Detta nya filter utvärderas på punktmolnsdata som samlats in autonomt av en mobil robot under en längre tidsperiod. Vi visar att det är möjligt att spåra hoppobjekt, och att den föreslagna probabilistiska behandlingen överträffar tidigare metoder när den tillämpas på verkliga data. Nyckeln till effektiv probabilistisk spårning i detta scenario är fokuserad provtagning av objektet posteriors.
I tidigare arbete REF undersökte vi problemet med att spåra ett fast antal objekt i stora robotmiljöer.
Detection and Tracking of General Movable Objects in Large 3D Maps
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}