底层主动视觉导航：利用势场提升基于视觉的定位鲁棒性
机器人学
2018-03-26 v2
摘要
本文提出一种底层视觉导航算法以改善移动机器人的视觉定位。该算法基于人工势场，将当前图像帧中每个特征关联以吸引或中性的势能，旨在生成驱动载具驶向目标的控制动作，同时在局部范围内偏好特征丰富区域，从而提升定位性能。所提方法的一个关键特性是不依赖建图，因此是轻量解决方案，可部署于内存与算力受限的微型空中机器人。基于配备下视相机的迷你四旋翼的仿真与真实实验结果表明，所提方法能有效驱动载具沿防止定位失效的路径抵达指定目标。
引用
@article{arxiv.1801.07249,
title = {Low-level Active Visual Navigation: Increasing robustness of vision-based localization using potential fields},
author = {Romulo T. Rodrigues and Meysam Basiri and A. Pedro Aguiar and Pedro Miraldo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.07249},
year = {2018}
}
备注
accepted for ICRA 2018. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1709.04687