Entropy Minimization SLAM Using Stereo Vision
Entropy Minimization SLAM Using Stereo Vision
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使用立体视觉的熵最小化 SLAM
DOI：
10.1109/robot.2005.1570093
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发表时间：
2005
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Francisco Escolano
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Juan Manuel Sáez;Francisco Escolano
本文提出了一种利用立体视觉解决SLAM问题的基于信息的方法。这种方法在效率和稳健性方面都改进了我们早期的多视点ICP随机化算法。我们不是最小化基于ICP的代价，而是提出最小化由三维点云的投影引起的二维分布的熵。此外，我们在自主探索模式中嵌入了先于全局纠错的运动/动作估计算法和新的全局纠错算法。我们假设环境是平面平行的，为了提高效率，我们还假设机器人上有一个平坦的地板和一个固定的立体摄像头。我们展示了在遥控机器人和自主导航下的成功实验。
In this paper we present an information-based approach to solve the SLAM problem using stereo vision. This approach results for an improvement, in terms of both efficiency and robustness, of our early multi-view ICP randomized algorithm. Instead of minimizing an ICP-based cost, we propose the minimization of the entropy of the 2D distribution induced by the projection of the 3D point cloud. In addition we embed both the egomotion/action estimation algorithm which precedes global rectification and the new global rectification algorithm in an autonomous exploration schema. We assume plane-parallel environments and, for the sake of efficiency, we also assume a flat floor and a fixed stereo camera mounted on the robot. We show successful experiments both under tele-operating the robot and under autonomous navigation.
自组装与功能材料、尖端材料系统One Point 3
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
作者：
和田勉;土井幸輝;天野真衣;片桐麻優;藤本浩志;佐々木善浩，秋吉一成
通讯作者：
佐々木善浩，秋吉一成