SLAM-алгоритм на основе лазерных измерений при использовании микролетательных аппаратов в помещении
https://doi.org/10.17285/0869-7035.2017.25.1.018-032
Аннотация
В статье описан двухмерный SLAM-алгоритм одновременной локализации объекта и картографирования помещения на основе лазерных измерений. Предлагаются при применении на микролетательных аппаратах (МЛА) адаптация и оптимизация алгоритма TinySLAM, используемого для наземных объектов. Оптимизация стратегии обновления карты и модели движения значительно повышает точность работы алгоритма. Проведено расширение работы алгоритма до трехмерного решения. Испытания предложенного алгоритма проведены на модельных и реальных данных. Оптимизированный SLAM-алгоритм способен составить карту целого этажа офисного здания с высокой точностью, а также может использоваться в режиме реального времени.
Об авторах
К. ДоерГермания
Доер Кристофер
Г. Шольц
Германия
Шольц Георг
Г. Ф. Троммер
Германия
Троммер Герт Франц
Действительный член общественного объединения «Академия навигации и управления движением».
Список литературы
1. Thrun S., Burgard S., Fox D. Probabilistic Robotics, MIT Press.
2. Elizzar A., Parr R. DP-SLAM: Fast, Robust Simultaneous Localization and Mapping Without Predetermined Landmarks. International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI). 2003.
3. Mur-Artal, Montiel R., Tard J. ORB-SLAM: A Versatile and Accurate Monocular SLAM System. IEEE Transactions on Robotics. 2015.
4. Leonard J., Durrant-Whyte H. Mobile robot localization by tracking geometric beacons. IEEE Transactions on Robotics and Automation. 1991.
5. Grisetti G., Kuemmerle R., Stachniss C., Burgard W. A Tutorial on Graph-Based SLAM. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine. 2010.
6. Montemerlo M., Thrun S., Koller D., Wegbreit B. FastSLAM: A Factored Solution to the Simultaneous Localization and Mapping Problem. 18th National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-02) Proceedings. 2002.
7. Scholz G., Trommer G.F. Model Based Control of a Quadcopter with Tiltable Rotors. Gyroscopy and Navigation. 2016. Vol 7. No. 1. P. 77–81.
8. Bloesch M., Weiss S., Scaramuzza D., Siegwart S. Vision based MAV navigation in unknown and unstructured environments. IEEE International Conference on Roboics and Automation (ICRA). Anchorage, USA, 2010. P. 21–28.
9. Alpen M., Frick K., Horn J. A Real-Time On-Board Orthogonal SLAM for an Indoor UAV. 5th International Conference on Intelligent Robotics and Applications (ICIRA). Proceedings. Part III. 2012. P. 542–551.
10. Bachrach A., He R., Roy N. Autonomous flight in unstructured and unknown indoor environments. European Micro Air Vehicle Conference and Flight Competition (EMAV). Delft, Netherlands, 2009. P. 21–28.
11. Steux B., El Hamzaoui O. TinySLAM: A SLAM algorithm in less than 200 lines C-language program. 11th International Conference on Control Automation Robotics & Vision (ICARCV). 2010.
12. Steux B., El Hamzaoui O. SLAM algorithm with parallel localization loops: TinySLAM 1.1. IEEE International Conference on Automation and Logistics (ICAL). 2011.
13. Doer C., Scholz G., Trommer G.F. Grid-based Laser SLAM for Micro Aerial Vehicles. Proceedings 23rd Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems. P. 463–467.
14. Nister D., Naroditsky O., Bergen J. Visual Odometry. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2004.
15. Scanning Laser Range Finder UTM-30LX-EW Specification. Hokuyo Automatic CO. LTD, 2012.12.03.
Рецензия
Для цитирования:
Доер К., Шольц Г., Троммер Г. SLAM-алгоритм на основе лазерных измерений при использовании микролетательных аппаратов в помещении. Гироскопия и навигация. 2017;25(1):18-32. https://doi.org/10.17285/0869-7035.2017.25.1.018-032
For citation:
Doer C., Scholz G., Trommer G. Indoor Laser-Based SLAM for Micro Aerial Vehicles. Giroskopiya i Navigatsiya. 2017;25(1):18-32. (In Russ.) https://doi.org/10.17285/0869-7035.2017.25.1.018-032



