Abstract-This paper presents Kinect Monte Carlo Localization (KMCL), en ny metod för lokalisering i tredimensionella inomhusmiljöer med RGB-D-kameror, såsom Microsoft Kinect. Tillvägagångssättet använder sig av en låg trohet en priori 3-D-modell av verksamhetsområdet som består av stora plana segment, såsom väggar och tak, som antas förbli statiska. Med hjälp av denna karta som ingång använder KMCL-algoritmen funktionsbaserad visuell odometri som partikelutbredningsmekanism och använder 3-D-kartan och den underliggande modellen för bildbildning av sensorer för att effektivt simulera RGB-D-kameravyer på partikelposernas plats, med hjälp av en grafisk processenhet (GPU). De genererade 3D-vyerna av scenen används sedan för att utvärdera sannolikheten för partikelposer. Detta GPU implementation ger en faktor av tio speedup över en ren distans-baserad metod, men ändå ger jämförbar noggrannhet. Experimentella resultat presenteras för fem olika konfigurationer, inklusive: (1) en robotisk rullstol, (2) en sensor monterad på en person, (3) en Ascending Technologies fyrhjuling, (4) en Willow Garage PR2, och (5) en RWI B21 rullbar mobil robotplattform. Resultaten visar att systemet kan utföra robust lokalisering med 3D-information för rörelser så snabbt som 1,5 meter per sekund. Metoden är utformad för att vara tillämplig inte bara för robotik utan även för andra tillämpningar som t.ex. wearable computing.
Papper REF, introducerar Kinect Monte Carlo Localization (KMCL) för att beräkna pose från punktmoln som tillhandahålls av en djupsensor.
Efficient scene simulation for robust monte carlo localization using an RGB-D camera
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}