Abstract-Mapping och självlokalisering i okända miljöer är grundläggande funktioner i många robottillämpningar. Dessa uppgifter innebär vanligtvis identifiering av objekt som unika funktioner eller landmärken, vilket kräver att objekten både ska upptäckas och sedan tilldelas en unik identifierare som kan underhållas när de ses från olika perspektiv och i olika bilder. Dataföreningen och problemen med samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) är individuellt välstuderade i litteraturen. Men dessa två problem är till sin natur tätt sammankopplade, och det har inte hanterats väl. Utan korrekt SLAM är möjliga databindningar kombinatoriska och blir lätt svåråtkomliga. Utan exakt databindning avviker felet hos SLAM-algoritmer lätt. I detta dokument föreslås en ny icke-parametrisk pose graph som modellerar data association och SLAM i en enda ram. En algoritm introduceras också för att alternera mellan att sluta databindning och att utföra SLAM. Experimentella resultat visar att vår strategi har den nya förmågan att associera objekt upptäckter och lokalisera objekt på samma gång, vilket leder till betydligt bättre prestanda på både data association och SLAM problem än uppnås genom att bara överväga en och ignorera brister i den andra.
Mu m.fl. I REF föreslås en objektbaserad SLAM-metod som använder en icke-parametrisk pose-graf för att koppla ihop databindning och SLAM.
SLAM with objects using a nonparametric pose graph
{'venue': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}