In diesem Artikel wird ein Verfahren zur Erstellung von 3D Punktwolkenkarten der Umgebung vorgestellt, das während der Fahrt aufgenommene Laserentfernungsmessungen verarbeitet. Dabei werden die vollen sechs Freiheitsgrade in der Roboterposition beachtet. Es wird ein partikelfilterbasierter Ansatz verfolgt, der FastSLAM und ähnliche Ansätze aus dem Zweidimensionalen ins Dreidimensionale überträgt. Hierbei werden insbesondere Methoden zur Handhabung der erhöhten Komplexität durch die zusätzlichen Freiheitsgrade und des erhöhten Speicheraufwandes vorgestellt. Des Weiteren kommt das Verfahren mit Odometriebewegungsdaten aus und ist nicht auf zusätzliche Bewegungssensoren angewiesen. Abschließend wird das Verfahren zur Evaluation sowohl auf Simulations- als auch auf Realdaten angewendet. Im Folgenden wird zunächst der partikelfilterbasierte Ansatz zur Lösung des SLAM Problems erläutert, gefolgt von der verbesserten Positionsbestimmung, der Partikelgewichtung und der Resamplingstrategie. Anschließend werden in Abschnitt 3 die Verfahren zur Speicherplatzreduzierung erklärt und schließlich die Experimente in Abschnitt 4 diskutiert.
3D-Partikelfilter SLAM
3 dimensional dot size image filter SLAM
2009
8 Seiten, 3 Bilder, 1 Tabelle, 12 Quellen
Aufsatz (Konferenz)
Deutsch
Partikelfilter fuer Dieselmotoren
Kraftfahrwesen | 2003
Systementscheidung fuer Partikelfilter
Kraftfahrwesen | 1989
|Kraftfahrwesen | 1989
|Online Contents | 1996
Kraftfahrwesen | 2003
|