Abstract-Många generiska position-skattning algoritmer är sårbara för tvetydighet införs av icke-unik landmärken. Också, de tillgängliga högdimensionella bilddata används inte fullt ut när dessa tekniker utvidgas till vision-baserad lokalisering. Detta dokument presenterar landmärke matchning, triangulation, rekonstruktion, och jämförelse (LTRC) global localization algoritm, som är rimligt immun mot tvetydiga landmärkesmatcher. Det extraherar naturliga landmärken för (rough) matchningssteget innan du skapar en lista över möjliga positionsuppskattningar genom triangulation. Återuppbyggnad och jämförelse rankar sedan de möjliga uppskattningarna. LTRC-algoritmen har implementerats med ett tolkat språk, på en robot utrustad med ett panoramaseendesystem. Empiriska data visar en anmärkningsvärd förbättring av noggrannheten jämfört med den etablerade metoden med slumpvis konsensus. LTRC är också robust mot felaktiga kartdata.
REF föreslog en visionsbaserad lokaliseringsmetod med hjälp av en landmärkesmatchningsteknik.
Vision-based localization algorithm based on landmark matching, triangulation, reconstruction, and comparison
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}