Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "simultaneous mapping" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Efficient RGB-D data processing for feature-based self-localization of mobile robots
Autorzy:
Kraft, M.
Nowicki, M.
Penne, R.
Schmidt, A.
Skrzypczyński, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330295.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
visual odometry
simultaneous localization
simultaneous mapping
RGB-D
tracking
point features
odometria wizyjna
lokalizacja jednoczesna
śledzenie
Opis:
The problem of position and orientation estimation for an active vision sensor that moves with respect to the full six degrees of freedom is considered. The proposed approach is based on point features extracted from RGB-D data. This work focuses on efficient point feature extraction algorithms and on methods for the management of a set of features in a single RGB-D data frame. While the fast, RGB-D-based visual odometry system described in this paper builds upon our previous results as to the general architecture, the important novel elements introduced here are aimed at improving the precision and robustness of the motion estimate computed from the matching point features of two RGB-D frames. Moreover, we demonstrate that the visual odometry system can serve as the front-end for a pose-based simultaneous localization and mapping solution. The proposed solutions are tested on publicly available data sets to ensure that the results are scientifically verifiable. The experimental results demonstrate gains due to the improved feature extraction and management mechanisms, whereas the performance of the whole navigation system compares favorably to results known from the literature.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2016, 26, 1; 63-79
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Simultaneous localization and mapping: A feature-based probabilistic approach
Autorzy:
Skrzypczyński, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/929972.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
robot mobilny
lokalizacja równoczesna
dopasowanie właściwości
mobile robot
simultaneous localization and mapping
feature matching
Opis:
This article provides an introduction to Simultaneous Localization And Mapping (SLAM), with the focus on probabilistic SLAM utilizing a feature-based description of the environment. A probabilistic formulation of the SLAM problem is introduced, and a solution based on the Extended Kalman Filter (EKF-SLAM) is shown. Important issues of convergence, consistency, observability, data association and scaling in EKF-SLAM are discussed from both theoretical and practical points of view. Major extensions to the basic EKF-SLAM method and some recent advances in SLAM are also presented.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2009, 19, 4; 575-588
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies