Sammanfattning av denna webbsida: I detta dokument föreslås ett nytt multisensorbaserat globalt lokaliseringssystem som integrerar visuell lokalisering med hjälp av CNN-baserad bildsökning med en probabilistisk lokaliseringsmetod. Det globala lokaliseringssystemet består av tre delar: grov platsigenkänning, fin lokalisering och omlokalisering från kidnappning. Grov platsigenkänning utnyttjar en monokulär kamera för att förverkliga den ursprungliga lokaliseringen baserad på bildsökning, där off-the-shelf funktioner som extraheras från en förtränad Convolutional Neural Network (CNN) antas för att bestämma kandidat platser roboten. I den fina lokaliseringen är en laserseriehittare utrustad för att uppskatta den exakta posen av en mobil robot med hjälp av en adaptiv Monte Carlo lokalisering, där de kandidatplatser som erhålls genom bildsökning betraktas som frön för inledande slumpmässig provtagning. Dessutom, för att ta itu med problemet med robot kidnappning, presenterar vi en sluten loop localization mekanism för att övervaka tillståndet för roboten i realtid och göra adaptiva justeringar när roboten kidnappas. Det slutna kretsloppet mekanismen utnyttjar effektivt korrelationen av bildsekvenser för att förverkliga omlokaliseringen baserad på Long-Short Term Memory (LSTM) nätverk. Omfattande experiment utfördes och resultaten indikerar att den föreslagna metoden inte bara uppvisar stor förbättring på noggrannhet och hastighet, men också kan återhämta sig från lokalisering misslyckanden jämfört med två konventionella lokaliseringsmetoder.
För att ta itu med detta problem av tvetydighet, multi-sensor informationsfusion används allmänt som i REF, där en multi-sensor-baserad inomhus global lokaliseringssystem, integrera en grov CNN-baserad plats erkännande med en probabilistisk strategi för fin lokalisering, föreslogs.
A Robust Indoor Localization System Integrating Visual Localization Aided by CNN-Based Image Retrieval with Monte Carlo Localization
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}