Abstract-This paper presenterar en samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) algoritm som genomförs på en autonom havskajak med en kommersiell off-the-shälf marin radar monterad. Autonoma Yta Craft (ASC) kördes på en offshore testplats i Singapores södra Selat Puah havsmiljö. Data från radarn, GPS och en billig singelaxlig gyrodata loggades av en fartygsbaserad bearbetningsenhet när ASC genomgick miljön, som bestod av geografiska landmärken och landmärken för ytfartyg. En automatiserad funktionsextraktion rutin presenteras, baserad på en probabilistisk landmärkesdetektor, följt av en kluster och centroid approximation tillvägagångssätt. Med begränsad modellering av funktioner och brist på indata för fordonskontroll visas att man via det nya RB-PHD-SLAM-filtret kan uppnå användbara resultat, trots att man aktivt rullar och kastar ASC på havsytan. Dessutom visas fördelarna med att undersöka ASC SLAM, särskilt när det gäller kartuppskattning, hinderundvikande och problem med målspårning. Trots förekomsten av GPS- och gyrodata äventyras huvudinformationen om sådana små ASC-enheter avsevärt, vilket ger upphov till stora sensorfel, vilket ytterligare accentueras av radarsensorns stora räckvidd. Detta arbete är ett steg mot att förverkliga en ASC som kan utföra miljö- eller säkerhetsövervakning och rapportera en aktiv medvetenhet i realtid om den ovan vattenscenen.
En radarbaserad samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) prövades med hjälp av punktfunktioner som leveransfartyg i en offshoremiljö REF ).
X-band radar based SLAM in Singapore's off-shore environment
{'venue': '2010 11th International Conference on Control Automation Robotics & Vision', 'journal': '2010 11th International Conference on Control Automation Robotics & Vision', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Computer Science']}