Abstrakt. Scale Invariant Feature Transform (SIFT) har blivit en populär funktionsextraktor för visionsbaserade applikationer. Det har framgångsrikt applicerats på metrisk lokalisering och kartläggning med stereoseende och omnivision. I detta dokument presenterar vi en strategi för Monte-Carlo lokalisering med hjälp av SIFT-funktioner för mobila robotar utrustade med ett enda perspektiv kamera. Först skaffar vi en 2D rutnät karta över miljön som innehåller de visuella funktionerna. För att komma på en kompakt miljömodell, vi lämpligt ner-prov på antalet funktioner i den slutliga kartan. Under lokaliseringen samlar vi nära partiklar och uppskattar för varje kluster uppsättningen potentiellt synliga egenskaper i kartan med ray-casting. Dessa relevanta kartfunktioner jämförs sedan med de funktioner som extraheras från den aktuella bilden. Den observationsmodell som används för att utvärdera de enskilda partiklarna beaktar skillnaden mellan den uppmätta och den förväntade vinkeln för liknande egenskaper. I verkliga experiment visar vi att vår teknik exakt kan spåra positionen för en mobil robot. Dessutom presenterar vi experiment som visar att en robot utrustad med en annan typ av kamera kan använda samma karta över SIFT-funktioner för lokalisering.
Bennewitz m.fl. REF presenterade en metod för visuell lokalisering av en humanoid som är beroende av ett partikelfilter.
Metric Localization with Scale-Invariant Visual Features Using a Single Perspective Camera
{'venue': 'In ProceedingsofEuropeanRoboticsSymposium(EUROS-06', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}