用于人形机器人自定位的视觉房间感知
机器人学
2013-04-23 v1
摘要
缺乏内部传感器（如罗盘）的人形机器人在跌倒后往往会失去方向感。此外，由于对称的人造环境，重新初始化往往具有歧义性。本文提出的房间感知模块受心理学实验结果的启发，通过将视觉背景与颜色直方图进行映射和匹配，改进了现有的自定位策略。该匹配算法使用粒子滤波器生成独立于自定位算法的观测方向假设，并为各种可能的位姿生成置信度值。机器人的行为控制器利用这些置信度值控制自定位算法收敛至最可能的位姿，并防止算法陷入局部极小值。在对称的标准平台联盟 RoboCup 赛场上，使用仿真和真实的人形 NAO 机器人进行的实验表明，该系统取得了显著改进。
引用
@article{arxiv.1304.5878,
title = {Visual Room-Awareness for Humanoid Robot Self-Localization},
author = {Markus Bader and Johann Prankl and Markus Vincze},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.5878},
year = {2013}
}
备注
Part of the OAGM/AAPR 2013 proceedings (1304.1876)