相对懒惰：基于视觉与GNSS的室内外导航
机器人学
2021-07-20 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
视觉示教与复现已证明相对导航是恶劣环境下基于自主视觉路径跟随的鲁棒且高效解决方案。添加如全球导航卫星系统（GNSS）等额外绝对传感器，有潜力将视觉示教与复现的应用域拓展至无法保证视觉定位能力的环境。我们采用的惰性建图与延迟估计策略——直至需要路径跟踪误差时才进行估计——避免了估计绝对状态的需求。因此，无需地图优化，路径在示教后可立即行驶。我们通过一个真实机器人在联合室内外环境中的实验验证了该方法，该实验包含3.5公里跨多种光照条件的自主路线复现。尽管各传感器均有大面积失效，我们仍在全程运行中获得了平滑的误差信号。
引用
@article{arxiv.2101.05107,
title = {Relatively Lazy: Indoor-Outdoor Navigation Using Vision and GNSS},
author = {Benjamin Congram and Timothy D. Barfoot},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.05107},
year = {2021}
}
备注
Presented at CRV2021