Abstract-Trots betydande utvecklingar i problemet med samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) är det fortfarande svårt att upptäcka slutna nät i stora ostrukturerade miljöer. Nuvarande lösningar är beroende av heuristik som saknar generaliseringsegenskaper, särskilt när avståndssensorer är den enda källan till information om robotens omgivande miljö. Detta dokument presenterar en maskininlärning metod för slinga stängning problem med hjälp av avståndssensorer. En binär klassificerare baserad på booster används för att upptäcka loop stängningar. Algoritmen utför robust, även under potentiella ocklusioner och betydande förändringar i rotation och översättning. Vi utvecklade ett antal funktioner, extraherade från spänndata, som är invarianta till rotation. Dessutom presenterar vi en allmän ram för scan-matching SLAM i utomhusmiljöer. Experimentella resultat i storstadsmiljöer i stor skala visar hur robust strategin är, med en upptäcktsfrekvens på 85 % och en falsk larmfrekvens på endast 1 %. Den föreslagna algoritmen kan beräknas i realtid och uppnå konkurrenskraftig prestanda utan någon manuell specifikation av tröskelvärdena med tanke på funktionerna.
På platsigenkänningsområdet med 2D-röntgen, Granström et al. I Ref föreslogs en metod för maskininlärning för att upptäcka loopar.
Learning to detect loop closure from range data
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}