Sammanfattning av denna webbsida: Autonom samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) är ett viktigt ämne inom många tekniska områden. Eftersom stop-and-go-system vanligtvis är långsamma och fullkinematiska system kan sakna noggrannhet och integritet, presenterar detta dokument en ny hybrid "kontinuerlig stop-and-go" mobilt karteringssystem som kallas Scannect. Ett 3D markbaserat LiDAR-system är integrerat med en MEMS IMU och två Microsoft Kinect-sensorer för att kartlägga stadsmiljöer inomhus. Kinects djupkartor har bearbetats med hjälp av en ny punkt-till-plan ICP som minimerar reprojiceringsfelet hos den infraröda kameran och projektorparet i ett implicit iterativt utökat Kalman-filter (IEKF). En ny formulering av den 5-punkts visuella odometrimetoden är tätt kopplad i den implicita IEKF utan att öka dimensionerna av tillståndsutrymmet. Scannecten kan kartlägga och navigera i områden med texturlösa väggar och ger ett effektivt sätt att kartlägga stora områden med massor av ocklusioner. Kartläggning av långa korridorer (totalt 120 m) tog cirka 30 minuter och uppnådde ett genomsnittligt radialt sfäriskt fel på 17 cm innan utjämning eller global optimering.
Arbetet i REF introducerade en ny hybrid "kontinuerlig stop-and-go" mobil karteringssystem, som integrerar en MEMS IMU och två Kinect sensorer.
IMU and Multiple RGB-D Camera Fusion for Assisting Indoor Stop-and-Go 3D Terrestrial Laser Scanning
{'venue': 'Robotics', 'journal': 'Robotics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}