I detta dokument presenteras två nya algoritmer för funktionsdetektering. Den flrst man kan upptäcka kant och cirkel funktioner exakt med Gaussian-Newton optimeringsmetod för att flt cirkelparametrarna. Den består av två delar: flrst är segmentering av data för varje scan som följs av parameter förvärv. Algoritmen är ogi-line i naturen eftersom segmentering och parameter förvärv utförs efter varje skanning data samlas in. Vi presenterar också en annan algoritm som är on-line och tillämpar en flera modeller flltering strategi för att hantera funktioner av difierent geometrier som linjer och cirklar. Den upptäcker cirkelfunktionerna med hjälp av den oparfymerade Kalman fllter. Experimentella resultat visar att de föreslagna två metoderna är e-ektiva när det gäller att upptäcka egenskaper.
I REF testades två metoder för cirkeldetektering: en on-line metod med hjälp av den ocentrerade Kalman lter; och en off-line metod med Gaussian-Newton optimering av cirkelparametrarna.
Geometrical Feature Extraction Using 2D Range Scanner
{'venue': '2003 4th International Conference on Control and Automation Proceedings', 'journal': '2003 4th International Conference on Control and Automation Proceedings', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}