Eksperymentalna weryfikacja metody samolokalizacji robota kroczącego z sensorem Kinect

• Autorzy: Nowicki M. , Skrzypczyński P.

Warianty tytułu

EN

Experimental verification of a walking robot self-localization system with the Kinect sensor

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Praca dotyczy zagadnienia określania położenia i orientacji robota kroczącego wyposażonego w sensor Kinect. Pomiary odległości 3D mogą być do siebie dopasowywane, co pozwala określić przesunięcie i obrót między układami sensora w kolejnych pozycjach robota. Przy założeniu znajomości pozycji początkowej procedura ta może służyć inkrementalnej samolokalizacji robota. Przedstawiono procedurę dopasowywania chmur punktów za pomocą dwóch metod: algorytmu iteracyjnego dopasowywania najbliższych punktów oraz metody wykorzystującej cechy punktowe w obrazach odległościowych. Zaproponowano połączenie obu metod oraz uwzględnienie dodatkowych ograniczeń wynikających z charakteru ruchu robota. Przedstawiono wyniki doświadczeń potwierdzających skuteczność zaproponowanych rozwiązań.

EN

In this paper we investigate methods for self-localization of a walking robot with the Kinect 3D active range sensor. The Iterative Closest Point (ICP) algorithm is considered as the basis for the computation of the robot rotation and translation between two viewpoints. As an alternative, a feature-based method for matching of 3D range data is considered, using the Normal Aligned Radial Feature (NARF) descriptors. Then, it is shown that NARFs can be used to compute a good initial estimate for the ICP algorithm, resulting in convergent estimation of the sensor motion. Results obtained in a controlled environment and on a real walking robot are presented.

Słowa kluczowe

PL

robotyka; system wizyjny; system sensoryczny; robot kroczący; sensor Kinect; samolokalizacja

EN

robotics; vision system; sensor system; walking robot; Kinect sensor; self-localization system

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2012
• Tom: z. 182, t. 2
• Strony: 561--572
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., tab., rys.

Twórcy

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, P. Skrzypczyński, Rough terrain mapping and classification for foothold selection in a walking robot, Journal of Field Robotics, 28(4), 2011, s. 497-528.
• [2] P. J. Besl, N. D. McKay, A method for registration of 3-D shapes, IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 14(2), 1992, s. 239-256.
• [3] B. Gaβmann, J. M. Zöllner, R. Dillmann, Navigation of walking robots: localization by odometry. In Climbing and Walking Robots VIII, Berlin, Springer 2005, s. 953-960.
• [4] W. Kabsch, A solution of the best rotation to relate two sets of vectors, Acta Crystallographica 32:922, 1976.
• [5] D. G. Lowe, Distinctive image features from scale-invariant keypoints, Int. Journal of Computer Vision, 60(2), 2004, s. 91-110.
• [6] A. Nüchter, K. Lingemann, J. Hertzberg, H. Surmami, 6D SLAM - 3D mapping outdoor environments, Journal of Field Robotics, 24(8-9), 2007, s. 699-722.
• [7] A. Nüchter, S. Feyzabadi, D. Qiu, S. May, SLAM a la carte - GPGPU for globally consistent scan matching, In Proc. 5th European Conf. on Mobile Robots (ECMR), Orebro, 2011, s. 271-276.
• [8] Open Natural Interaction, 2011, http://www.openni.org
• [9] L. Paz, P. Piniés, J. D. Tardós, J. Neira, Large-scale 6-DOF SLAM with stereo in hand, IEEE Trans, on Robotics, 24(5), 2008, s. 946-957.
• [10] PrimeSense, 2010, http://www.primesense.com
• [l1] S. Rusinkiewicz, M. Levoy, Efficient variants of the ICP algorithm, In Proc. 3rd Int. Conf. on 3D Digital Imaging and Modeling, Quebec, 2001, s. 145-152.
• [12] R. B. Rusu, S. Cousins, 3D is here: Point Cloud Library (PCL), In Proc. IEEE Int. Conf. on Robot. and Automat., Shanghai, 2011, s. 1-4.
• [13] A. Segal, D. Haehnel, S. Thrun, Generalized-ICP, In Proc. of Robotics: Science and Systems, Seatlle, 2009 (on-line).
• [14] P. Skrzypczyński, Simultaneous localization and mapping: a feature-based probabilistic approach, Int. Journal of Applied Mathematics and Computer Science, 19(4), 2009, s. 575-588.
• [15] B. Steder, R. B.Rusu, K. Konolige, W. Burgard, Point feature extraction on 3D range scans taking into account object boundaries, In Proc. IEEE Int. Conf. on Robot, and Automat., Shanghai. 2011, s. 2601-2608.
• [16] A. Stelzer, H. Hirschmüller, M. Görner, Stereo-vision-based navigation of a six legged walking robot in unknown rough terrain, Int. Journal of Robotics Research, 2012(on-line).
• [17] T. Stoyanov, A. Louloudi, H. Andreasson, A. Lilienthal, Comparative evaluation of range sensor accuracy in indoor environments, In Proc. 5th European Conf. on Mobile Robots (ECMR), Örebro, 2011, s. 19-24.