Sammanfattning -För många tillämpningar i Urban Search and Rescue (USAR) scenarier robotar måste lära sig en karta över okända miljöer. Vi presenterar ett system för snabb online-inlärning av beläggning nätkartor som kräver låga beräkningsresurser. Den kombinerar en robust scanmatchningsmetod med ett LIDAR-system med ett 3D-uppskattningssystem baserat på tröghetsavkänning. Genom att använda en snabb approximation av kartgradienter och ett flerupplösningsrutnät realiseras tillförlitliga lokaliserings- och kartfunktioner i en mängd olika utmanande miljöer. Flera datauppsättningar som visar tillämpligheten i ett inbyggt handhållet kartsystem tillhandahålls. Vi visar att systemet är tillräckligt exakt för att inte kräva explicita slinga stängningstekniker i de aktuella scenarierna. Programvaran finns som ett öppen källkodspaket för ROS.
För lokalisering och kartläggning använder de flesta applikationer 2D lidars REF.
A flexible and scalable SLAM system with full 3D motion estimation
{'venue': '2011 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics', 'journal': '2011 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}