Simultaneous Localisation And Mapping SLAM-problemet är ett robotikproblem som består av att låta en robot kartlägga ett tidigare okänt område, och samtidigt lokalisera sig i den skapade kartan. Det här exjobbet presenterar ett försök till en lösning på SLAM-problemet som fungerar i konstant tid i en urban miljö. En sådan lösning måste hantera en datamängd som ständigt ökar, utan att beräkningskomplexiteten ökar signifikant. Ett informationsfilter på fördröjd tillståndsform används för estimering av robotens trajektoria, och kamera och laseravståndssensorer används för att samla spatial information om omgivningarna längs färdvägen. Två olika metoder för att detektera loopslutningar föreslås. Den första är bildbaserad och använder Tree of Words för jämförelse av bilder. Den andra metoden är laserbaserad och använder en tränad klassificerare för att jämföra laserscans. När två posar, position och riktning, kopplats samman i en loopslutning beräknas den relativa posen med laserscansinriktning med hjälp av en kombination av Conditional Random Field-Match och Iterative Closest Point. Experiment visar att både bild- och laserscansbaserad loopslutningsdetektion fungerar bra i stadsmiljö, och resulterar i good estimering av kartan såväl som robotens trajektoria. ; In robotics, the Simultaneous Localisation And Mapping SLAM problem consists of letting a robot map a previously unknown environment, while simultaneously localising the robot in the same map. In this thesis, an attempt to solve the SLAM problem in constant time in a complex environment, such as a suburban area, is made. Such a solution must handle increasing amounts of data without significant increase in computation time. A delayed state information filter is used to estimate the robot's trajectory, and camera and laser range sensors are used to acquire spatial information about the environment along the trajectory. Two approaches to loop closure detection are proposed. The first is image based using Tree of Words for image comparison. The second is laser based using a trained classifier for laser scan comparison. The relative pose, the difference in position and heading, of two poses matched in loop closure is calculated with laser scan alignment using a combination of Conditional Random Field-Match and Iterative Closest Point. Experiments show that both image and laser based loop closure detection works well in a suburban area, and results in good estimation of the map as well as the robot's trajectory.


    Access

    Download


    Export, share and cite



    Title :

    Large Scale SLAM in an Urban Environment


    Contributors:

    Publication date :

    2008-01-01


    Type of media :

    Theses


    Type of material :

    Electronic Resource


    Language :

    English



    Classification :

    DDC:    629



    Mini-SLAM : minimalistic visual SLAM in large-scale environments based on a new interpretation of image similarity

    Andreasson, Henrik / Duckett, Tom / Lilienthal, Achim J. | BASE | 2007

    Free access

    ASD-SLAM: A Novel Adaptive-Scale Descriptor Learning for Visual SLAM

    Ma, Taiyuan / Wang, Yafei / Wang, Zili et al. | IEEE | 2020


    Large Scale Graph-based SLAM using Aerial Images as Prior Information

    Kümmerle, R. / Steder, B. / Dornhege, C. et al. | BASE | 2009

    Free access

    Large scale graph-based SLAM using aerial images as prior information

    Kümmerle, R. | British Library Online Contents | 2011


    Map Management Approach for SLAM in Large-Scale Indoor and Outdoor Areas

    Ehlers, Simon F. G. / Stuede, Marvin / Nuelle, Kathrin et al. | BASE | 2020

    Free access