I det här dokumentet tar vi upp problemet med detektering av slingor i samtidig lokalisering och kartläggning ( SLAM), och presenterar en metod för att lösa problemet med hjälp av parvis jämförelse av punktmoln i både två och tre dimensioner. Punktmolnen beskrivs matematiskt med hjälp av funktioner som fångar viktiga geometriska och statistiska egenskaper. Funktionerna används som ingång till maskininlärningsalgoritm AdaBoost, som används för att bygga en icke-linjär klassificering som kan upptäcka slinga stängning från par av punktmoln. Vantagepunktberoendet i detektionsprocessen elimineras genom att endast använda rotationsinvarianta funktioner, vilket innebär att slinga stängning kan upptäckas från en godtycklig riktning. Klassifiern utvärderas med hjälp av allmänt tillgängliga data, och visas generalisera väl mellan miljöer. Detektionsfrekvenser på 66 %, 63 % och 53 % för 0 % falsklarm uppnås för 2D utomhusdata, 3D utomhusdata respektive 3D inomhusdata. I både två och tre dimensioner utförs experiment med hjälp av allmänt tillgängliga data, vilket visar att den föreslagna algoritmen jämför positivt med relaterat arbete.
Granström m.fl. REF definiera en uppsättning lokala funktioner för en skanning (t.ex., område, genomsnittsintervall, cirkuläritet, krökning,. . ) som används som ingång för AdaBoost för att bygga en icke-linjär klassificering som kan upptäcka slinga stängning från par av punktmoln.
Learning to close loops from range data
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}