Utvalda program: För en inomhus mobil robot, hitta sin plats och bygga miljökartor. Sammanfattning av denna webbsida: Som vi vet är SLAM (Simultanous Localization and Mapping) beroende av omgivningen. En full-view-bild ger fler fördelar för SLAM än en begränsad bild. I den här artikeln presenterar vi en sfärisk modellbaserad SLAM på fullseende bilder för inomhusmiljöer. Till skillnad från traditionella bilder med begränsad syn har den fullständiga bilden sin egen specifika bildprincip (som är icke-linjär) och åtföljs av förvrängningar. Det behövs därför särskilda tekniker för att bearbeta en fullbildsbild. I den föreslagna metoden använder vi först en sfärisk modell för att uttrycka hela bilden. Därefter, algoritmerna implementeras baserat på den sfäriska modellen, inklusive funktionspoäng extraktion, funktionspoäng matchning, 2D-3D-anslutning, och projektion och back-projection av scenpunkter. Tack vare hela synfältet visar experimenten att den föreslagna metoden effektivt hanterar glesa eller delvis icke-feature miljöer, och även uppnår hög noggrannhet i lokalisering och kartläggning. Ett experiment utförs för att bevisa att noggrannheten påverkas av vyfältet.
J. Li et al. Ordförande REF presenterade ett SLAM-system baserat på sfärisk modell för fullseende bilder i inomhusmiljöer, men systemet var inte i realtid.
Spherical-Model-Based SLAM on Full-View Images for Indoor Environments
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}