面向动态SLAM的时空关节模型
机器人学
2016-04-13 v1 人工智能
摘要
我们提出一种在线时空关节模型估计框架，仅利用被动观测即可估计关节结构以及时间预测模型。由于空间与时间结构，所得模型能以高置信度预测关节物体的未来运动。我们通过将预测模型整合进标准同步定位与建图（SLAM）流程中，用于在先前未探索的动态环境中建图与机器人定位，从而证明了该预测模型的有效性。我们的方法能够通过解释世界中观测到的运动来定位机器人并构建动态场景地图。我们展示了所提框架在模拟与真实世界动态环境中的有效性。
引用
@article{arxiv.1604.03526,
title = {Spatiotemporal Articulated Models for Dynamic SLAM},
author = {Suren Kumar and Vikas Dhiman and Madan Ravi Ganesh and Jason J. Corso},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.03526},
year = {2016}
}