解决农业环境中环路检测挑战
机器人学
2024-09-02 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
虽然视觉 SLAM 系统在室内和城市环境中已广泛研究并取得了令人印象深刻的结果，但自然、户外和开放田间环境的研究仍较少，仍存在相关挑战。视觉导航和局部地图在开放田间环境中表现出较好的性能。然而，全局一致的地图和长期定位仍依赖于环路检测和闭合的鲁棒性，而该文献在该领域相对稀缺。本文提出了一种新方法，为在开放田间环境（特别是农业环境）中实现稳健的环路检测提供道路，基于局部特征搜索和立体几何细化，最终进行相对姿态估计。我们的 method 一致实现了良好的环路检测，中位数误差为 15cm。我们旨在将开放田间环境 characterization 为环路检测的新环境，理解在处理 them 时出现的局限性和问题。
引用
@article{arxiv.2408.15761,
title = {Addressing the challenges of loop detection in agricultural environments},
author = {Nicolás Soncini and Javier Civera and Taihú Pire},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.15761},
year = {2024}
}