杂乱环境中基于触觉的物体定位
机器人学
2017-09-28 v1
摘要
基于触觉的物体定位是自主机器人系统在真实环境中执行灵巧任务的重要组成部分。当待定位物体被置于杂乱环境中时，这种基于触觉的过程往往会产生离群测量值，进而导致定位精度显著下降。我们的第一个贡献是通过将随机样本一致性（RANSAC）方法应用于Bayesian估计框架来解决这一问题。由于RANSAC需要反复应用（计算量大的）Bayesian更新步骤，改进该步骤以实现实际运行时间至关重要。因此，我们的第二个贡献是一种快速寻找与给定触觉测量值相对应的最可能物体面的方法，该方法显著加速了Bayesian更新步骤。实验表明，即使测量值被离群值破坏，我们的整体算法也能在实际时间内提供准确的定位。
引用
@article{arxiv.1709.09317,
title = {Touch-based object localization in cluttered environments},
author = {Huy Nguyen and Quang-Cuong Pham},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.09317},
year = {2017}
}
备注
6 pages, 5 figures