Abstract-This paper ger en ny lösning till den samtidiga lokalisering och kartläggning (SLAM) problem med sex grader av frihet. En snabb variant av Iterative Closest Points (ICP) algoritm registrerar 3D-skanningar tagna av en mobil robot till ett gemensamt koordinatsystem och ger därmed omlokalisering. Härigenom reduceras dataföreningen till problemet med att söka efter närmaste punkter. Tillnärmningsalgoritmer för denna sökning, nämligen ungefärliga kd-träd och box sönderdelning träd, presenteras och utvärderas i detta dokument. En lösning till 6D SLAM som beaktar alla fria parametrar i robotposen är byggd på 3D scan matchning. Digitala 3D-modeller av miljön behövs för räddnings- och inspektionsrobotar, anläggningshantering och arkitektur. Problemet med automatisk miljöanalys och modellering är komplicerat, eftersom ett antal grundläggande vetenskapliga frågor är inblandade. Detta dokument fokuserar på hur man skapar en konsekvent 3D-scen till ett gemensamt koordinatsystem från flera skanningar. De föreslagna algoritmerna gör det möjligt att digitalisera stora miljöer snabbt och tillförlitligt utan några ingrepp och att lösa problemet med samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM). Slutligen, robot rörelse på naturliga utomhusytor måste hantera förändringar i gir, pitch och rullvinklar, vridning utgör uppskattning samt skanna matchning eller registrering i ett problem i sex matematiska dimensioner. I detta dokument presenteras en ny lösning på SLAM-problemet med sex frihetsgrader (6D SLAM). En snabb variant av de iterativa närmaste punkterna (ICP) algoritm registrerar 3D-scanning i ett gemensamt koordinatsystem och omlokaliserar roboten. Beräkningstiden minskas med två nya metoder: För det första minskar vi 3D-data, dvs. vi beräknar punktmoln som ungefär motsvarar den skannade 3D-ytan och endast innehåller en liten del av det ursprungliga 3D-punktmolnet. För det andra presenterar vi en snabb approximation av motsvarande punkt för ICP-algoritmen. Flera approximativa metoder utvärderas i detta dokument. Dessa förlängningar av ICP resulterar i en snabb och robust algoritm för att generera övergripande konsekventa 3D-kartor, med hjälp av global felminimering. I tidigare arbete har vi utvecklat 6D SLAM algoritm [20], [27]. Detta dokuments huvudsakliga bidrag är att utvärdera den ungefärliga databindningen för att påskynda algoritmen. Resten av tidningen är organiserad enligt följande: Avsnitt II diskuterar den senaste tekniken i 3D-kartläggning. Sedan presenterar vi den använda 3D-laserskannern och den mobila roboten. Avsnitt IV beskriver scanning matchning och pose uppskattning, följt av tillämpning av närmaste punkt approximation i data
Genom att använda ett ungefärligt kd-tree minskar beräkningstiden för ICP REF.
6D SLAM with approximate data association
{'venue': "ICAR '05. Proceedings., 12th International Conference on Advanced Robotics, 2005.", 'journal': "ICAR '05. Proceedings., 12th International Conference on Advanced Robotics, 2005.", 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}