中文

基于视觉SLAM利用基准标记的移动机器人定位模式比较研究

机器人学 2023-09-11 v1 计算机视觉与模式识别

摘要

本文针对基于视觉SLAM利用基准标记(即带有黑白网格图案的方形人造地标)的移动机器人定位,提出了三种模式的比较研究:SLAM、带先验地图的SLAM,以及带先验地图的定位。比较这种利用基准标记的基于SLAM方法的原因在于,先前工作已表明其性能优于仅使用特征的方法,且与同时使用特征和标记检测而不牺牲定位性能的方法相比计算负担更小。评估使用手持相机在室内采集的包含环境中多个基准标记的图像序列进行。性能指标包括绝对轨迹误差以及每帧优化过程的运行时间。特别地,对于后两种模式(带先验地图的SLAM和带先验地图的定位),我们通过扰动先验地图的质量来评估其性能,以研究每种模式对此类扰动的容忍程度。硬件实验显示三种模式的轨迹误差水平一致,其中定位模式运行时间最短。然而,在地图扰动下,带先验地图的SLAM保持性能,而定位模式在两方面均出现退化。

关键词

引用

@article{arxiv.2309.04441,
  title  = {Comparative Study of Visual SLAM-Based Mobile Robot Localization Using Fiducial Markers},
  author = {Jongwon Lee and Su Yeon Choi and David Hanley and Timothy Bretl},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2309.04441},
  year   = {2023}
}

备注

IEEE 2023 IROS Workshop "Closing the Loop on Localization". For more information, see https://oravus.github.io/vpr-workshop/index