OpenSeqSLAM2.0：一种用于变化条件下视觉位置识别的开源工具箱
机器人学
2018-04-12 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
视觉识别已遍历路线——无论白天或夜晚、晴朗或恶劣条件、夏季或冬季所见——是导航机器人的一项重要能力。自 2012 年 SeqSLAM 提出以来，大量工作随之探索机器人系统如何利用该算法应对变化环境条件下导航所提出的挑战。下文描述 OpenSeqSLAM2.0，一个完全开源的用于变化条件下视觉位置识别的工具箱。除开放源代码的好处外，OpenSeqSLAM2.0 提供若干工具以促进对视觉位置识别问题的探索和交互式参数调优。利用这一新开源平台，首次展示了全面的参数表征如何为许多先前以临时方式呈现的系统组件提供新见解，并为用户在何种情况下及为何应使用何种系统组件选项提供指南。
引用
@article{arxiv.1804.02156,
title = {OpenSeqSLAM2.0: An Open Source Toolbox for Visual Place Recognition Under Changing Conditions},
author = {Ben Talbot and Sourav Garg and Michael Milford},
journal= {arXiv preprint arXiv:1804.02156},
year = {2018}
}
备注
8 pages, Submitted to IROS 2018 (2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems), see http://www.michaelmilford.com/seqslam for access to the software