Abstract-State skattningstekniker för humanoida robotar är vanligtvis baserade på proprioceptiv avkänning och ackumulerar drift över tid. Denna drift kan korrigeras med exteroceptiva sensorer som laserskannrar via en scenregistreringsprocedur. För detta förfarande överträds det gemensamma antagandet om högpunktsmolnsöverlappning när scenariot och robotens siktpunkt inte är statiska och sensorns synfält (FOV) är begränsat. I detta dokument fokuserar vi på lokaliseringen av en robot med begränsad FOV i en halvstrukturerad miljö. Vi analyserar effekten av överlappningsvariationer på registreringsprestandan och visar att där överlappningen varierar måste extra filtreringen justeras i enlighet med detta. Vi definierar en ny parameter som ger ett mått på denna överlappning. I detta sammanhang föreslår vi en strategi för en robust icke-inkrementell registrering. Förfiltreringsmodulen väljer plana makrofunktioner från ingångsmolnen och kastar skräp. Outlierfiltrering sker automatiskt i körtid för att möjliggöra registrering till en gemensam referens under förhållanden av icke-uniform överlappning. En omfattande experimentell demonstration presenteras som kännetecknar algoritmens prestanda med hjälp av två humanoider: NASA Valkyrie, i en laboratoriemiljö, och Boston Dynamics Atlas, under DARPA Robotics Challenge Finals.
Slutligen föreslog vi i vårt tidigare arbete REF en strategi för icke-inkrementell 3D-scenregistrering, kallad Auto-justerad ICP (AICP).
Overlap-based ICP tuning for robust localization of a humanoid robot
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}