Abstract-Scan matchning, problemet med att registrera två laserskanningar för att bestämma de relativa positioner från vilka skanningarna erhölls, är ett av de mest starkt beroende-upon verktyg för mobila robotar. Nuvarande algoritmer, i en kompromiss för beräkning prestanda, använder heuristik för att snabbt beräkna ett svar. Dessa heuristiker är naturligtvis ofullkomliga: befintliga metoder kan ge dåliga resultat, i synnerhet när föregångaren är svag. Den beräkningskraft som finns tillgänglig för moderna robotar kräver en ny granskning av dessa kvalitet kontra komplexitet kompromisser. I detta dokument förespråkar vi en probabilistiskt motiverad scan-matchande algoritm som ger högre kvalitet och mer robusta resultat på bekostnad av extra beräkningstid. Vi beskriver flera nya implementationer av detta tillvägagångssätt som ger realtidsprestanda på modern hårdvara, inklusive en multiupplösningsstrategi för konventionella processorer, och en parallell metod för grafikbearbetningsenheter (GPU). Vi ger också en empirisk utvärdering av våra metoder och flera samtida metoder, som illustrerar fördelarna med vårt tillvägagångssätt. Metodernas robusthet gör dem särskilt användbara för global loop-stängning.
En annan probabilistisk-baserad metod, kallas korrelativ scan matchning (CSM) REF, använder korskorrelation för att registrera två laserskanningar, som uppnår realtid prestanda med liten förlust av noggrannhet.
Real-time correlative scan matching
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}