Abstract-Vi föreslår en ny metod för lokalisering av ett Micro Aerial Vehicle (MAV) med avseende på en markrobot. Vi löser problemet med att registrera 3D-kartorna som beräknas av robotarna med hjälp av olika sensorer: en tät 3D-rekonstruktion från MAV-monokulärkameran är i linje med kartan som beräknas från djupsensorn på markroboten. När den väl har justerats, används den täta rekonstruktionen från MAV för att förstärka kartan som beräknas av markroboten, genom att utöka den med den information som förmedlas av flygvyerna. Den övergripande strategin är ny, eftersom den bygger på den senaste tidens utveckling i levande tät återuppbyggnad från rörliga kameror för att ta itu med problemet med lokalisering av flygfält. Kärnan i vårt bidrag består av en ny algoritm som integrerar täta rekonstruktioner från monokulära vyer, Monte Carlo lokalisering, och en iterativ pose förfining. Trots de radikalt olika utsiktspunkter från vilka kartorna förvärvas, uppnår den föreslagna metoden hög noggrannhet medan utseende-baserade, state-of-theart-strategier misslyckas. Experimentell validering i inomhus- och utomhusscenarier rapporterade en noggrannhet i positionsuppskattningen på 0,08 meter och realtidsprestanda. Detta visar att vår nya strategi på ett effektivt sätt övervinner de begränsningar som följer av skillnaden i sensorer och utsiktspunkter som negativt påverkar tidigare tekniker beroende på matchande visuella funktioner.
Liknar arbetet av Forster et al. REF om lokalisering av en fyrhjuling inom en given karta över en markrobot använder vi 2.5D höjdkartor som genereras av robotarna för att beräkna den relativa positionen.
Air-ground localization and map augmentation using monocular dense reconstruction
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}