Scale Invariant Feature Transform, SIFT, har framgångsrikt tillämpats på robotlokalisering. Ändå är antalet funktioner som extraheras med detta tillvägagångssätt enormt, särskilt när det gäller allsidiga visioner. I detta arbete föreslår vi ett nytt tillvägagångssätt som minskar antalet funktioner som skapas av SIFT samt deras extrahering och matchningstid. Med hjälp av ett partikelfilter visar vi att vi fortfarande kan lokalisera den mobila roboten exakt med ett lägre antal funktioner.
En skala Invariant Feature Transform (SIFT) föreslås i REF för robot lokalisering som minskar summan funktioner som genereras av SIFT samt deras tid för matchning och extraktion.
Localization of Mobile Robots with Omnidirectional Vision using Particle Filter and Iterative SIFT
{'venue': 'In Proceedings of the 2005 European Conference on Mobile Robots (ECMR05', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}