Large scale SLAM with visual features

Empreu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem http://hdl.handle.net/10045/23390
Información del item - Informació de l'item - Item information
Títol: Large scale SLAM with visual features
Autors: Cazorla, Miguel | Hernández Gutiérrez, Andrés | Nieto, Juan | Nebot, Eduardo | Viejo Hernando, Diego
Grups d'investigació o GITE: Robótica y Visión Tridimensional (RoViT)
Centre, Departament o Servei: Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Paraules clau: Computer vision | Mobile robotics
Àrees de coneixement: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Data de publicació: de setembre-2009
Resum: Several works deal with 3D data in SLAM problem but many of them are focused on short scale maps. In this paper, we propose a method that can be used for computing the 6DoF trajectory performed by a robot from the stereo images captured during a large scale trajectory. The method transforms robust 2D features extracted from the reference stereo images to the 3D space. This 3D features are then used for obtaining the correct robot movement. Both Sift and Surf methods for feature extraction have been used. Also, a comparison between our method and the results of the ICP algorithm have been performed.
Descripció: Comunicación presentada en el X Workshop of Physical Agents, Cáceres, 10-11 septiembre 2009.
Patrocinadors: This work has been supported by grant JC08-00077 from Ministerio de Ciencia e Innovación of the Spanish Government.
URI: http://hdl.handle.net/10045/23390
Idioma: eng
Tipus: info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Revisió científica: si
Apareix a la col·lecció: INV - RoViT - Comunicaciones a Congresos, Conferencias, etc.

Arxius per aquest ítem:
Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció Tamany Format  
Thumbnail2009_Romero_Cazorla_Workshop_Agentes_Fisicos_Caceres_2.pdf741,7 kBAdobe PDFObrir Vista prèvia


Tots els documents dipositats a RUA estan protegits per drets d'autors. Alguns drets reservats.