Аннотация:
Рассматривается применение недоопределенных моделей для решения задачи локализации мобильного робота. Предлагается комплексная технология, использующая семантические карты и карты в виде облаков точек. Комплексная технология призвана уменьшить время и увеличить точность глобальной локализации на больших, а также симметричных и периодичных пространствах. Вместо локализации по данным дальномеров, генерирующих облака точек, предлагается сначала определить соответствия между наблюдаемыми роботом объектами и семантической картой (решить задачу распознавания сцены), а далее с использованием недоопределенных вычислений решить задачу локализации по визуальным ориентирам. С помощью недоопределенных вычислений определяются интервальные ограничения на положения робота, представленные несколькими наборами для каждой гипотезы, полученной при решении задачи распознавания сцен. В полученных интервальных ограничениях предлагается выполнить поиск положения робота с использованием данных дальномеров на основе фильтра частиц, который инициализирован в данных ограничениях. Эксперименты, проведенные на открытом наборе данных KITTI-360, показали, что локализация на основе недоопределенных вычислений позволяет уменьшить пространство поиска до 0,2 % от размера исходной карты. Предложенная комплексная технология демонстрирует значительное преимущество в сравнении с подходами, основанными исключительно на облаках точек или исключительно на визуальных ориентирах, особенно в случаях, когда получено несколько гипотез о соответствии наблюдаемых объектов семантической карте.
Полный текст:
PDF файл (2261 kB)