DSpace Repository

Разработка системы одновременной локализации и построения карты на основе данных с лидара и видеокамер

Show simple item record

dc.contributor.author Барамия, Денис Александрович ru_RU
dc.contributor.author Дьяков, Михаил Станиславович ru_RU
dc.contributor.author Лаврентьев, Михаил Михайлович ru_RU
dc.creator Novosibirsk State University en_EN
dc.creator SoftLab-NSK Co. Ltd en_EN
dc.creator Institute of Automation and Electrometry SB RAS en_EN
dc.creator Новосибирский государственный университет ru_RU
dc.creator ООО «СофтЛаб-НСК» ru_RU
dc.creator Институт автоматики и электрометрии СО РАН ru_RU
dc.date.accessioned 2015-10-14T19:03:39Z
dc.date.available 2015-10-14T19:03:39Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.citation Барамия Д. А., Дьяков М. С., Лаврентьев М. М. Разработка системы одновременной локализации и построения карты на основе данных с лидара и видеокамер // Вестн. Новосиб. гос. ун-та. Серия: Информационные технологии. 2015. Т. 13, вып. 1. С. 5–15. ru_RU
dc.identifier.uri https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/10094
dc.description.abstract Рассматривается разработанная система одновременной локализации и построения карты. Для повышения точности позиционирования предлагаются методы локализации по визуальным маркерам, предсказания позиции при отсутствии одометра, замыкания циклов. Представлены результаты тестирования разработанной системы. ru_RU
dc.description.abstract In this article the developed simultaneous localization and mapping systemis considered. Methods for localization by visual markers, prediction of the position in the absence of an odometer, loop closing have been suggested to improve accuracy of positioning. Testing results of the developed system are presented as well. en_EN
dc.language.iso ru ru_RU
dc.subject система одновременной локализации и построения карты ru_RU
dc.subject SLAM
dc.subject замыкание циклов ru_RU
dc.subject визуальные маркеры ru_RU
dc.subject фильтр частиц ru_RU
dc.subject simultaneous localization and mapping en_EN
dc.subject loop closing en_EN
dc.subject visual markers en_EN
dc.subject particle filter en_EN
dc.title Разработка системы одновременной локализации и построения карты на основе данных с лидара и видеокамер ru_RU
dc.title.alternative Development of simultaneous localization and mapping system based on lidar and cameras data en_EN
dc.type Article ru_RU
dc.description.reference 1. Endres F., Hess J., Engelhard N., Sturm J., Cremers D., Burgard W. An evaluation of the RGB-D SLAM system // Robotics and Automation (ICRA), 2012 IEEE International Conference on. 2012. P. 1691-1696. 2. Lu F., Milios E. Robot pose estimation in unknown environments by matching 2d range scans // Journal of Intelligent and Robotic Systems. 1997. Vol. 18, № 3. P. 249-275. 3. Park J., Lee S, Park J. Correction robot pose for SLAM based on Extended Kalman Filter in a rough surface environment // International Journal of Advanced Robotic Systems. 2009. Vol. 6, № 2. P. 67-72. 4. Eliazar A., Parr R. DP-SLAM: Fast, robust simultaneous localization and mapping without predetermined landmarks // Proceedings of the 18th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). 2003. P. 1135-1142. 5. Steux B., EI Hanzaoui O. TinySLAM: A SLAM algorithm in less than 200 lines C-language program // Control Automation Robotics & Vision (ICARCV), 2010 11th International Conference on. 2010. P. 1975-1979. 6. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2006. 752 с. 7. Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. Vol. 22, № 11. P. 1330-1334. 8. Garrido-Jurado S., Munos-Salinas R., Madrid-Cuevas F. J., Marin-Jimenez M. J. Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion // Pattern Recognition. 2014. Vol. 47, № 6. P. 2280-2292. ru_RU
dc.description.reference 1. Endres F., Hess J., Engelhard N., Sturm J., Cremers D., Burgard W. An evaluation of the RGB-D SLAM system // Robotics and Automation (ICRA), 2012 IEEE International Conference on. 2012. P. 1691-1696. 2. Lu F., Milios E. Robot pose estimation in unknown environments by matching 2d range scans // Journal of Intelligent and Robotic Systems. 1997. Vol. 18, № 3. P. 249-275. 3. Park J., Lee S, Park J. Correction robot pose for SLAM based on Extended Kalman Filter in a rough surface environment // International Journal of Advanced Robotic Systems. 2009. Vol. 6, № 2. P. 67-72. 4. Eliazar A., Parr R. DP-SLAM: Fast, robust simultaneous localization and mapping without predetermined landmarks // Proceedings of the 18th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). 2003. P. 1135-1142. 5. Steux B., EI Hanzaoui O. TinySLAM: A SLAM algorithm in less than 200 lines C-language program // Control Automation Robotics & Vision (ICARCV), 2010 11th International Conference on. 2010. P. 1975-1979. 6. Shapiro L., Stockman G. Computer vision. Upper Saddle River, N. J.: Prentice Hall, 2001, 608 p. 7. Zhang Z. A flexible new technique for camera calibration // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2000. Vol. 22, № 11. P. 1330-1334. 8. Garrido-Jurado S., Munos-Salinas R., Madrid-Cuevas F. J., Marin-Jimenez M. J. Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion // Pattern Recognition. 2014. Vol. 47, № 6. P. 2280-2292. en_EN
dc.subject.udc 004.93 + 004.896
dc.relation.ispartofvolume 13
dc.relation.ispartofnumber 1
dc.relation.ispartofpages 5-15


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

Search DSpace


Advanced Search

Browse

My Account