RaSpectLoc：依赖于拉曼光谱的机器人定位
机器人学
2023-09-22 v2
摘要
本文提出了一种支持机器人定位的新信息源：材料组成。所提方法补充了文献中已有的视觉、结构与语义线索。然而，它具有一个显著优势，即能够利用拉曼光谱仪区分结构、外观或类别上相似的对象，例如不同的门。此类设备可通过材料分子间的键来识别所探测对象的材料。与质谱等类似传感器不同，它在不损坏材料或环境的情况下实现识别。除引入首个基于材料的定位算法外，本文还通过提供拉曼光谱仪的 gazebo 插件、材料感知演示，以及首个用于基于材料的定位的带基准的局部定位数据集，支持该领域的未来发展。该基准测试表明，所提技术相较当前最先进的定位技术有显著提升，定位精度比领先基线高出 16%。
引用
@article{arxiv.2309.08301,
title = {RaSpectLoc: RAman SPECTroscopy-dependent robot LOCalisation},
author = {Christopher Thomas Thirgood and Oscar Alejandro Mendez Maldonado and Chao Ling and Jonathan Storey and Simon J Hadfield},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.08301},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 5 figures. This work will be presented at IROS 2023