Открытый доступ
Только для подписчиков
Алгоритм одновременной локализации и картографии на основе анализа видеосигнала
Аннотация
Рассмотрены вопросы реализации комплекса алгоритмов одновременной локализации и картографии в системе прикладного телевидения. Приведено описание вероятностной модели задачи на примере алгоритма FastSLAM. Рассмотрены возможности использования сигма-точечного фильтра Калмана для оценки движения пространственных ориентиров, которые представляют ключевые особенности изображений и характеризуются устойчивым детектированием и распознаванием в пределах видеопотока. Представлена общая модель движения камеры и метод оценки её положения в пространстве с помощью фильтра частиц.
Об авторах
А. В. Прозоров
Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова
Россия
Россия
А. Л. Приоров
Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова
Россия
Россия
А. Л. Тюкин
Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова
Россия
Россия
И. М. Лебедев
Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова
Россия
Россия
Список литературы
1. Salimpour Y., Soltanian-Zadeh H., Abolhassani M. D. Extended Kalman filtering of point process observation // IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). 2010. Р. 6670-6673.
2. Ding-Jie Xu, Chen Shen, Feng Shen. Adaptive variational Bayesian extended Kalman filtering for nonlinear systems // 3Th Instrumentation, Measurement, Computer, Communication and Control (IMCCC). 2013. Р. 1552-1557.
3. Montemerlo M., Thrun S., Koller D., Wegbreit B. FastSLAM: a factored solution to the simultaneous localization and mapping problem // Proceedings of the AAAI National Conference on Artificial Intelligence. 2002. Edmonton, Canada. Р. 593-598.
4. Murphy K. Bayesian map learning in dynamic environments // Proc. of the Conf. on Neural Information Processing Systems (NIPS). Denver, USA. 1999. Р. 1015-1021.
5. Doucet A., Freitas N., Murphy K., Russell S. Rao-Blackwellised particle filtering for dynamic Bayesian networks // Proc. of the 16th Conf. on Uncertainty in Artificial Intelligence. 2000. Р. 176-183.
6. Nosan Kwak, Beom-Hee Lee, Yokoi K. Result representation of Rao-Blackwellized particle filtering for SLAM // Control, Automation and Systems (ICCAS). 2008. Р. 698-703.
7. Leung K.Y.K., Inostroza F., Adams M. An improved weighting strategy for Rao-Blackwellized probability hypothesis density simultaneous localization and mapping // Control, Automation and Information Sciences (ICCAIS). 2013. Р. 103-110.
8. Wadenbäck M., Heyden A. Ego-motion recovery and robust tilt estimation for planar motion using several homographies // 9th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications (VISIGRAPP 2014). P. 635-639.
9. Tyukin A., Lebedev I., Priorov A. The development and research of the indoor navigation system for a mobile robot with the possibility of obstacle detection // 16th Conf. Open Innovations Association (FRUCT16). 2014. Р.115-122
10. Herbert Bay, Tinne Tuytelaars, and Luc Van Gool Speeded up robust features // ETH Zurich. Katholieke Universiteit Leuven. V. 110. Iss. 3. 2008. P. 346-359.
11. Zhou Xu, Li Jun, Guo Wenjing. FastSLAM algorithm based on weight optimal compensation extended Kalman filter // 33rd Chinese Contr. Conf. (CCC), 2014. Р. 8468-8473.
12. Julier S. J., Uhlmann J. K. A new extension of the Kalman filter to nonlinear systems // Int. Symp. Aerospace/Defense Sensing. Simul. аnd Controls. 1997. P. 182-193.
13. Hartley R., Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision // 2nd edition: Cambridge University Press. 2003.
14. Kuemmerle R., Steder B., Dornhege C., Ruhnke M., Grisetti G., Stachniss C., Kleiner A. On Measuring the Accuracy of SLAM Algorithms // J. of Autonom. Robots. 2009. V. 27. N. 4. Р. 387-407.
15. Blanco J., Moreno F., Gonzalez J. A collection of outdoor robotic datasets with centimeter-accuracy ground truth // Autonomous Robots. 2009. P. 327-351.
Рецензия
Для цитирования:
Прозоров А.В., Приоров А.Л., Тюкин А.Л., Лебедев И.М. Алгоритм одновременной локализации и картографии на основе анализа видеосигнала. Измерительная техника. 2016;(10):45-48.
Просмотров: 12
Послать статью по эл. почте 