I detta papper presenterar vi en visiorz-baserad approuch till n~o -bile robot lokalisering, som integrerar ett inzage hämtningssystem med Monte-Carlo loculization. Iniage hämtningsprocessen är baserad på funktioner som är invarianta med avseende på bild iranslationer, rotationer och begränsad skala. Eftersom det furthennore använder lokala funktioner, systemet är robust mot distorsion och ocklusioner som är särskilt inzportant i befolkade miljöer. Genom att använda den saniple-baserade Monte-Carlo lokaliseringsteknik vår robot kan globalt lokalisera sinelJ; att på ett tillförlitligt sätt hålla reda på sin position, och att återhämta sig från localization misslyckanden. Båda teknikerna kombineras genom att för varje iinage extrahera en uppsättning möjliga vy-punkter med hjälp av en två-diniensional karta över em~ironment. Vår teknik har utmärkts och testats i stor utsträckning. Vi presenterar flera experiment denionstrating tillförlitlighet och robustiless qf vår strategi även i samband med dynaniics i miljön och större fel i odonietiy
REF använder lokala skal-invarianta funktioner och kombinera med Monte-Carlo lokalisering för att uppskatta robotpositioner.
Robust vision-based localization for mobile robots using an image retrieval system based on invariant features
{'venue': 'Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.02CH37292)', 'journal': 'Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.02CH37292)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}