Den samtidiga lokalisering och kartläggning av en autonom mobil robot - känd genom sin akronym SLAM-är en computingally krävande process för medelstora och storskaliga scenarier, trots framsteg både i algoritmiska och hårdvara sidor. Som en följd av detta måste en robot med SLAM-kapacitet utrustas med de senaste datorerna vars vikt och strömförbrukning kan begränsa dess autonomi. Detta dokument beskriver ett visuellt SLAM-system baserat på ett distribuerat ramverk där den dyra kartoptimeringen och lagringen fördelas som en tjänst i molnet, medan en ljuskameraspårningsklient körs på en lokal dator. Roboten ombord datorer är befriade från större delen av beräkningen, det enda extra kravet är en internetuppkoppling. Dataflödet från och till molnet är tillräckligt lågt för att stödjas av en trådlös standardanslutning. Den experimentella sektionen fokuserar på att visa realtidsprestanda för enrobot och kooperativ SLAM med hjälp av en RGBD-kamera. Systemet tillhandahåller gränssnittet till en kartdatabas där: 1) en karta kan byggas och lagras, 2) lagrade kartor kan återanvändas av andra robotar, 3) en robot kan sammanfoga sin karta online med en karta redan i databasen, och 4) flera robotar kan uppskatta enskilda kartor och sammanfoga dem tillsammans om en överlappning upptäcks.
Riazuelo m.fl. REF presenterar en realtidsprestanda för kooperativ SLAM med hjälp av två RGBD-kameror via ett tvånodes moln.
C2TAM: A Cloud framework for cooperative tracking and mapping
{'venue': 'Robotics Auton. Syst.', 'journal': 'Robotics Auton. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}