Vision-based loop closing for delayed state robot mapping
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/2753
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2007
EditorIEEE
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
This paper shows results on outdoor vision-based loop closing for Simultaneous Localization and Mapping. Our experiments show that for loops of over 50m, the pose estimates maintained with a Delayed-State Extended Information Filter are consistent enough to guarantee assertion of vision-based pose constraints for loop closure, provided no necessary information links are added to the estimator. The technique computes relative pose constraints via a robust least squares minimization of 3D point correspondences, which are in turn obtained from the matching of SIFT features over candidate image pairs. We propose a loop closure test that checks both for closeness of means and for highly informative updates at the same time.
CitacióIla, Viorela; Andrade-Cetto, Juan; Valencia, Rafael; Sanfeliu, Alberto. "Vision-based loop closing for delayed state robot mapping". A: 2007 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robot and Systems (IROS), San Diego, Estats Units d'Amèrica, 2007. IEEE , 2007, p. 3892-3897.
ISBN1424409128
Col·leccions
- IRI - Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, CSIC-UPC - Ponències/Comunicacions de congressos [576]
- Departament d'Enginyeria de Sistemes, Automàtica i Informàtica Industrial - Ponències/Comunicacions de congressos [1.500]
- VIS - Visió Artificial i Sistemes Intel·ligents - Ponències/Comunicacions de congressos [292]
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
doc1.pdf | 1,679Mb | Visualitza/Obre |