基于图论全局标签-地图配准在三维先验地图上的可扩展基准标签定位
机器人学
2022-07-26 v1
摘要
本文提出一种在三维先验环境地图上准确且可扩展的基准标签 (fiducial tag) 定位方法。所提方法包含三步：1) 基于视觉里程计的 landmark SLAM 以估计基准标签间的相对位姿，2) 基于几何匹配的通过最大团搜索的全局标签-地图配准，3) 基于归一化信息距离的直接相机-地图对齐的标签位姿精化。通过基于仿真的评估，所提方法取得了 98% 的全局标签-地图配准成功率以及平均几厘米的标签位姿估计精度。真实环境中的实验结果表明，其能够在 25 分钟内完成数据记录与后处理，对环境中放置的超过 110 个基准标签进行定位。
引用
@article{arxiv.2207.11942,
title = {Scalable Fiducial Tag Localization on a 3D Prior Map via Graph-Theoretic Global Tag-Map Registration},
author = {Kenji Koide and Shuji Oishi and Masashi Yokozuka and Atsuhiko Banno},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11942},
year = {2022}
}
备注
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2022)