Abstract-Humanoids har nyligen blivit en populär forskningsplattform i robotvärlden. Sådana robotar erbjuder olika fält för nya applikationer. De har dock flera nackdelar jämfört med hjulförsedda fordon, t.ex. stabilitetsproblem, begränsad nyttolastkapacitet, brott mot det plana antagandet i världen, och de ger vanligtvis endast mycket grov odometriinformation, om alls. I den här artikeln undersöker vi problemet med att lära sig exakta kartor över rutnät med humanoida robotar. Vi presenterar tekniker för att hantera några av de ovan nämnda svårigheterna. Vi beskriver hur ett befintligt förhållningssätt till problemet med samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) kan anpassas för att på ett robust sätt lära sig exakta kartor med en humanoid utrustad med en laserseriesökare. Vi presenterar ett experiment där vårt kartsystem bygger en mycket exakt karta med en storlek på cirka 20 m och 20 m med hjälp av data som förvärvats med en humanoid i vår kontorsmiljö som innehåller två slingor. De resulterande kartorna har en liknande noggrannhet som kartor byggda med en hjulrobot.
Stachniss m.fl. REF presenterade en metod för att lära sig exakta 2D rutnätskartor över stora miljöer med en humanoid utrustad med en Hokuyo laserskanner.
How to learn accurate grid maps with a humanoid
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}