Abstract-Object upptäckt och modellering har studerats i stor utsträckning i datorvision och robotik samhällen. SLAM-strategier som utnyttjar objekt och funktioner på högre nivå har också nyligen föreslagits. Med hjälp av högre nivå funktioner ger flera fördelar: dessa kan vara mer diskriminerande, vilket hjälper data association, och kan tjäna till att informera tjänsten robotic uppgifter som kräver högre nivå information, såsom objekt modeller och poser. Vi föreslår en strategi för online objekt upptäckt och objekt modellering, och utöka ett SLAM-system för att utnyttja dessa upptäckta och modellerade objekt som landmärken för att hjälpa lokalisera roboten på ett online sätt. Sådana landmärken är särskilt användbara för att upptäcka stängningar av slingor i större kartor. Förutom kartan, vårt system utdata en databas över upptäckta objekt modeller för användning i framtida SLAM eller tjänst robotiska uppgifter. Experimentella resultat presenteras för att visa metodens förmåga att upptäcka och modellera objekt, samt för att förbättra SLAM-resultaten genom att upptäcka slinga stängningar.
REF föreslog ett tillvägagångssätt för online objekt upptäckt och objekt modellering, och utöka ett SLAM-system för att utnyttja dessa upptäckta och modellerade objekt som landmärken för att hjälpa lokalisera roboten på ett online sätt.
SLAM with object discovery, modeling and mapping
{'venue': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}