Analiza przydatności metod RGB-D SLAM do samolokalizacji robotów mobilnych

• Autorzy: Kostusiak A. , Nowicki M. , Skrzypczyński P.

Warianty tytułu

EN

On the use of RGB-D SLAM for mobile robots localization

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejsza praca stanowi próbę odpowiedzi na pytanie jak różne podejścia do zagadnienia przetwarzania danych RGB-D w systemie SLAM wpływają na jakość estymowanej trajektorii ruchu sensora umieszczonego na robocie mobilnym. Na podstawie wyników badań eksperymentalnych wyciągnięto wnioski co do odporności poszczególnych rozwiązań stosowanych w systemach SLAM na problemy charakterystyczne dla różnych klas robotów oraz typów środowiska.

EN

This paper evaluates six different RGB-D localization systems in the context of the application on mobile robots. Four systems under investigation represent state of the art approaches to SLAM, and they are compared to our new approach, called PUT SLAM and a baseline visual odometry system. We identify problems related to the specific data gathered in-motion by mobile robots and demonstrate robustness and accuracy of our new approach. The SLAM systems are evaluated applying she well-established methodologies, and using data sets which are made public to ensure that our results are verifiable.

Słowa kluczowe

PL

robotyka; percepcja robotów; obraz RGB-D; analiza przydatności; samolokalizacja; robot mobilny

EN

robotics; perception of robots; RGB-D image; self-localization; mobile robot

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2016
• Tom: z. 195, t. 2
• Strony: 387--396
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Kostusiak A.

• Politechnika Poznańska, Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, Piotrowo 3A, 60-965 Poznań

autor

Nowicki M.

• Politechnika Poznańska, Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, Piotrowo 3A, 60-965 Poznań

autor

Skrzypczyński P.

• Politechnika Poznańska, Instytut Automatyki i Inżynierii Informatycznej, Piotrowo 3A, 60-965 Poznań

Bibliografia

• [1] D. Belter, M. Nowicki, P. Skrzypczyński, On the performance of pose-based RGB-D visual navigation systems, In Computer Vision- ACCV 2014 (D. Cremers et al., eds.), LNCS 9004, Springer, 2015, s. 407-423.
• [2] D. Belter, M. Nowicki, P. Skrzypczyński, Accurate map-based RGB-D SLAM for mobile robots, In Robot 2015: Advances in Robotics (L. P. Reis et al., eds.), AISC 418, Springer, 2015, s. 533-545.
• [3] D. Belter, M. Nowicki, P. Skrzypczyński, Evaluating map-based RGB-D SLAM on an autonomous walking robot, In Challenges in Automation, Robotics and Measurement Techniques, (R. Szewczyk, et al., eds.), AISC 440, Springer, 2016, s. 469-481.
• [4] I. Dryanovski, R. Valenti, J. Xiao, Fast visual odometry and mapping from RGBD data, In Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics & Automation, Karlsruhe, 2013, s. 5704-5711.
• [5] F. Endres, J. Hess, J. Sturm, D. Cremers, W. Burgard, 3-D mapping with an RGB-D camera, IEEE Trans. on Robotics, 30(1), 2014, s. 177-187.
• [6] A. Kostusiak, The comparison of keypoint detectors and descriptors for registration of RGB-D data, In Challenges in Automation, Robotics and Measurement Techniques, (R. Szewczyk, et al., eds.), AISC 440, Springer, 2016, s. 609-622.
• [7] M. Kraft, M. Nowicki, R. Penne, A. Schmidt, P. Skrzypczyński, Efficient RGB-D data processing for feature-based self-localization of mobile robots. Int. Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 26(1), 2016, s. 63-79.
• [8] R. Kummerle, G. Grisetti, H. Strasdat, K. Konolige, W. Burgard, g2o: A general framework for graph optimization, In Proc. IEEE Int. Conf. on Robotics & Automation, Shanghai, 2011, s. 3607-3613.
• [9] R. Maier, J. Sturm, D. Cremers, Submap-based bundle adjustment for 3D reconstruction from RGB-D data, In Pattern Recognition: GCPR 2014 (X. Jiang et al. eds.). LNCS 8753, Springer, 2014, s. 54-65.
• [10] R. Mur-Artal, J. M. M. Montiel, J. D. Tardós, ORB-SLAM: A versatile and accurate monocular SLAM system, IEEE Trans. on Robotics, 31(5), 2015, s. 1147-1163.
• [11] A. Schmidt, A. Kasiński, M. Kraft, M. Fularz, Z. Domagala, Calibration of the multi-camera registration system for visual navigation benchmarking. Int. Journal of Advanced Robotic Systems, 11 (83), 2014.
• [12] J. Sturm, N. Engelhard, F. Endres, W. Burgard, D. Cremers, A benchmark for the evaluation of RGB-D SLAM systems. In Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems, Vilamoura, 2012, s. 573-580.
• [13] B. Triggs. P. F. McLauchlan, R. I., Hartley, A. W. Fitzgibbon, Bundle adjustment-a modern synthesis, In Vision Algorithms: Theory and Practice, LNCS 1883, Springer, 2000, s. 298-372.
• [14] T. Whelan, H. Johannsson, M. Kaess, J. J. Leonard, J. B. McDonald, Robust real-time visual odometry for dense RGB-D mapping, In Proc. IEEE Int. Conf. on Robot. and Automat., Karlsruhe, 2013, s. 5704-5711.
• [15] Point Cloud Library, http://pointclouds.org/
• [16] ORB-SLAM Project. http://webdiis.unizar.es/~raulmur/orbslam/

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.