Single cluster PHD SLAM: Application to autonomous underwater vehicles using stereo vision
Single cluster PHD SLAM: Application to autonomous underwater vehicles using stereo vision
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单集群 PHD SLAM：在使用立体视觉的自主水下航行器中的应用
DOI：
10.1109/oceans-bergen.2013.6608107
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
J. Salvi
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
S. Nagappa;N. Palomeras;Chee Sing Lee;N. Gracias;Daniel E. Clark;J. Salvi
本文考虑了应用基于特征的同时定位和映射（SLAM）使用随机有限集（RFS）框架的自主水下航行器。SLAM允许通过跟踪提供固定外部参考的特征来减少定位误差。SLAM问题在这里使用单簇概率假设密度（PHD）过滤器来解决。该过滤器使用粒子近似的车辆位置与条件高斯混合PHD的特征图。地图特征被选择为从车辆上的立体相机生成的唯一点特征。我们证明了改进的本地化应用算法在室内测试槽中获得的数据集。
This paper considers the application of feature-based simultaneous localisation and mapping (SLAM) using a random finite sets (RFS) framework for an autonomous underwater vehicle. SLAM allows for reduction in localisation error by tracking features which provide a fixed external reference. The SLAM problem is addressed here using a single-cluster probability hypothesis density (PHD) filter. The filter uses a particle approximation for the vehicle position with a conditional Gaussian mixture PHD for the feature map. Map features are selected as unique point features generated from a stereo camera on-board the vehicle. We demonstrate the improvement in localisation applying the algorithm to a dataset obtained in an indoor test tank.
DOI：
10.1109/taes.2012.6178085
发表时间：
2012-04-01
影响因子：
4.4
作者：
Ristic, B.;Clark, D.;Vo, Ba-Tuong
通讯作者：
Vo, Ba-Tuong