Abstract-Industriella miljöer är sällan statiska och ofta förändras deras konfiguration kontinuerligt på grund av materialets överföringsflöde. Detta är en stor utmaning för infrastrukturfria lokaliseringssystem. I detta dokument tar vi itu med denna utmaning genom att införa en lokaliseringsstrategi som bygger på en strategi med dubbla tidsperioder. Den föreslagna metoden -Dual-Timescale Normal Distributions Transform Monte Carlo Localization (DT-NDT-MCL) -är en partikelfilterbaserad lokaliseringsmetod, som samtidigt håller reda på poseen med hjälp av en apriori känd statisk karta och en kortsiktig karta. Den kortsiktiga kartan uppdateras kontinuerligt och använder Normal Distributions Transform Occupancy kartor för att upprätthålla det nuvarande tillståndet i miljön. En viktig nyhet med detta tillvägagångssätt är att det inte behöver välja en hel tidskarta utan snarare använda den bästa tidsskalan lokalt. Tillvägagångssättet har realtidsprestanda och utvärderas med hjälp av tre datauppsättningar med ökande dynamik. Vi jämför vår strategi mot tidigare föreslagna NDT-MCL och vanliga SLAM-algoritmer och visar att DT-NDT-MCL överträffar konkurrerande algoritmer med avseende på noggrannhet i alla tre testfall.
För att hantera de mycket dynamiska förändringarna i en industriell miljö, en dual-timescale normal distributions transform Monte Carlo localization (NDT-MCL) algoritm föreslås i REF, som samtidigt håller reda på pose med hjälp av en tidigare statisk karta och en kortsiktig aktuell karta; positionen bestämdes genom att matcha den aktuella scan till den bästa tidsskalan karta.
Localization in highly dynamic environments using dual-timescale NDT-MCL
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}