Sammanfattning av denna webbsida: Internet of Things (IoT) driver innovation i en ständigt växande uppsättning tillämpningsområden som intelligent bearbetning för autonoma robotar. För en autonom robot är en stor utmaning hur man känner sin omgivande miljö effektivt. Den samtidiga lokalisering och kartläggning med RGB-D Kinect kamerasensor på robot, kallad RGB-D SLAM, har utvecklats för detta ändamål men vissa tekniska utmaningar måste åtgärdas. För det första kan algoritmens effektivitet inte uppfylla kraven i realtid, för det andra är algoritmens noggrannhet oacceptabel. För att ta itu med dessa utmaningar föreslås i detta dokument en rad nya förbättringsmetoder enligt följande. För det första används metoden ORiented Brief (ORB) i egenskapsdetektering och deskriptorextraktion. För det andra tillämpas ett dubbelriktat snabbbibliotek för ungefärliga närmaste grannar (FLANN) k-Nearest Neighbor (KN) algoritm för funktionsmatchning. Därefter, den förbättrade RANdom Sample Consensus (RANSAC) estimering metod används i rörelseomvandlingen. Under tiden, hög precision General Iterative Closest Points (GICP) är Sensors 2015, 15 19938 används för att registrera ett punktmoln i rörelseomvandling optimering. För att förbättra noggrannheten hos SLAM är den reducerade dynamiska kovariansskalningsalgoritmen (DCS) formulerad som ett globalt optimeringsproblem inom ramen för G2O. Effektiviteten hos den förbättrade algoritmen har verifierats genom att testa standarddata och jämföra med den grundläggande sanning som erhållits på Freiburg Universitys datauppsättningar. Dr Robot X80 utrustad med Kinect-kamera används också i en byggkorridor för att verifiera att den förbättrade RGB-D SLAM-algoritmen är korrekt. Med ovanstående experiment kan man se att den föreslagna algoritmen uppnår högre bearbetningshastighet och bättre noggrannhet.
SIFT och SURF algoritm tillämpades också i samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) med RGB-D Kinect sensor på robotar REF.
A Fast Robot Identification and Mapping Algorithm Based on Kinect Sensor