Abstract-This paper presenterar en visionsbaserad strategi för SLAM i storskaliga miljöer med minimala sensoriska och beräkningsmässiga krav. Metoden bygger på en grafisk representation av robotposer och kopplingar mellan poserna. Länkar mellan robotposer är etablerade baserat på odomety och bild likhet, då en avslappningsalgoritm används för att generera en globalt konsekvent karta. För att uppskatta kovariansmatrisen för länkar som erhålls från visionssensorn införs en ny metod baserad på den relativa likheten mellan angränsande bilder, utan att det krävs avstånd till bildegenskaper eller geometri med flera vyer. Inomhus- och utomhusexperiment visar att tillvägagångssättet skalar sig väl till storskaliga miljöer och producerar topologiskt korrekta och geometriskt korrekta kartor till minimal beräkningskostnad. Mini-SLAM visade sig producera konsekventa kartor i en ostrukturerad, storskalig miljö (den totala stiglängden var 1,4 km) som innehöll både inomhus- och utomhuspassager. I detta dokument presenteras en ny strategi för problemet med samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM). Den föreslagna metoden kallas "Mini-SLAM" eftersom den är minimalistisk på flera sätt. På hårdvarusidan är den enbart beroende av odometri och en allsidig kamera. Att använda en kamera som extern informationskälla för SLAM-algoritmen ger en mycket billigare lösning jämfört med toppmoderna 2D- och 3D-laserskannrar med ett typiskt ännu längre räckvidd. Det är vidare känt att visionen kan möjliggöra lösningar i mycket belamrade miljöer där laserskannerbaserade SLAM-algoritmer misslyckas [1]. I detta dokument används avläsningarna från en laserscanner för att visa att de skapade kartorna är konsekventa. Observera dock att laserskannern endast används för visualisering och inte används i den visuella SLAM-algoritmen. Förutom de sparsamma hårdvarukraven är metoden också minimalistisk i sina beräkningskrav. Kartuppskattning utförs online av en linjär tid SLAM algoritm som fungerar på en effektiv graf representation. Den största skillnaden mot andra visionsbaserade SLAM-strategier är att det inte finns någon uppskattning av positionerna för en uppsättning berörda landmärken, vilket gör det möjligt för algoritmen att skala upp sig bättre med miljöns storlek. I stället används ett mått på bildlikheten för att uppskatta den pose differensen mellan motsvarande bilder och osäkerheten i denna uppskattning.
Andreasson m.fl. REF presenterade en teknik som bygger på en lokal likhetsåtgärd för bilder.
Mini-SLAM: Minimalistic Visual SLAM in Large-Scale Environments Based on a New Interpretation of Image Similarity
{'venue': 'Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': 'Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}