SAMMANFATTNING En autonom robot måste få information om sin omgivning för att utföra flera uppgifter som förbättras avsevärt när denna information effektivt införlivas i en karta. Några exempel är navigering, manipulering, lokalisering, etc. Detta kartläggningsproblem har varit ett viktigt forskningsområde inom mobil robotik under de senaste decennierna. Den har ingen unik lösning och kan delas in i flera delproblem. Två olika aspekter av problemet med mobil robotkartläggning tas upp i detta arbete. Först har vi utvecklat en Differential Evolution-baserad scan matchningsalgoritm som fungerar med hög noggrannhet i tredimensionella miljöer. Den karta som erhålls av en autonom robot måste vara konsekvent efter registreringen. Det är grundläggande att upptäcka när roboten navigerar runt en tidigare besökt plats för att minimera det ackumulerade felet. Denna fas, som kallas detektering av slingor, är den andra aspekten som studeras här. Vi har utvecklat en algoritm som extraherar de viktigaste funktionerna från två olika tredimensionella laserskanningar för att få en loopindikator som används för att upptäcka när roboten besöker en känd plats. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt att införa mycket olika egenskaper i beskrivningen. För det första omfattar ytegenskaperna de geometriska formerna av skanningen (linjer, plan och sfärer). För det andra är de numeriska egenskaperna värden som beskriver flera numeriska egenskaper hos mätningarna: volym, medelvärde, krökning osv. Båda algoritmerna har testats med verkliga data för att visa att dessa är effektiva verktyg som ska användas för att kartlägga uppgifter.
REF utvecklade en Differential Evolution-baserad skanning matchande algoritm som visas vara av hög noggrannhet i tredimensionella utrymmen och innehåller en loop-closure algoritm som bygger på ytfunktioner och numeriska funktioner för att koda egenskaper hos laserskanning.
Two different tools for three-dimensional mapping: DE-based scan matching and feature-based loop detection
{'venue': 'Robotica', 'journal': 'Robotica', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}