Abstrakt. Mobil robotlokalisering med olika sensorer och algoritmer är ett brett studerat problem, och det har föreslagits många tillvägagångssätt, med betydande grad av framgång. Men varje sensor och algoritm har begränsningar, på grund av vilka vi tror att ingen enskild lokaliseringsalgoritm kan vara "perfekt" eller universellt tillämplig på alla situationer. Laserrangefinders används ofta för lokalisering, och state-of-theart algoritmer är kapabla att uppnå sub-centimeter noggrannhet i miljöer med funktioner som kan observeras av laserrangefinders. Olyckligtvis, i storskaliga miljöer, kommer det att finnas områden som saknar egenskaper som syns av en laserrangefinder, som öppna förmak eller korridorer med glasväggar. I sådana situationer kan felet i lokaliseringsberäkningar med laserintervallfinders växa på ett obundet sätt. Lokaliseringsalgoritmer som använder djupkameror, som Microsoft Kinect-sensorn, har liknande egenskaper. Wi-Fi signal styrka baserade algoritmer, å andra sidan, är tillämpliga överallt där det finns tät WiFi-täckning, och har avgränsade fel. Även om det minsta felet för Wi-Fi-baserad lokalisering kan vara större än det för laser Rangefinder eller djupkamerabaserad lokalisering, är det maximala felet för WiFi-baserad lokalisering begränsad och mindre än det för de andra algoritmerna. Därför, i vårt arbete, analyserar vi styrkan i lokalisering med hjälp av alla tre sensorer - med hjälp av en laser Rangefinder, en djupkamera, och med hjälp av WiFi. Vi identifierar sensorer som är mest exakta på plats för olika platser på kartan. Den mobila roboten skulle då till exempel kunna förlita sig på att WiFi lokaliseras mer i öppna områden eller områden med glasväggar, och laserräckvidd och djupkamerabaserad lokalisering i korridor- och kontorsmiljöer.
I REF ligger en robot med hjälp av tre olika system: en laserrangefinder, en djupkamera och RSSI-värdena.
Multi-Sensor Mobile Robot Localization For Diverse Environments
{'venue': 'RoboCup', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}