Publication: RGB-D SLAM
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Publication date
2011-10
Defense date
2011-10-25
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Abstract
This project has been developed as an implementation of a SLAM technique called GraphSLAM. This technique applies the theory of graphs to create an on-line optimization system that allows robots to map the scenario and locate themselves using a Time of Flight camera as the input source. To do that, a RGB-D system has been calibrated and used to create color 3D point clouds. With this information, the feature detector module estimates, as a first approximation, the pose of the camera. Therefore, a ICP pose refinement completes the graph structure. Finally, a HogMAN graph optimizer close the loop on each iteration using a hierarchical manifold optimization. As a result, 3D color maps are created containing, at the same time, the exact position of the robot over the map. ____________________________________________________________________________________________________________________________________
Este proyecto ha sido desarrollado como una propuesta para implementación de una de las técnicas de SLAM denominada GraphSLAM. Esta técnica aplica la teoría de grafos para crear un sistema de optimización en tiempo real que permite a los robots mapear un escenario y localizarse utilizando una cámara de tiempo de vuelo como fuente de información. Para llevarlo a cabo, ha sido desarrollado y calibrado un sistema RGB-D que tiene como finalidad crear una nube de puntos 3D. Con esta información, el detector de características estima, como primera aproximación, la posición de la cámara. A continuación, mediante ICP se realiza una corrección más fina de la estructura del grafo. Finalmente, mediante un optimizador global de grafos denominado HogMAN se cierra el bucle en cada iteración basándose en manifolds jerárquicos. Como resultado, se generan mapas 3D a color que contien, al mismo tiempo, la posición exacta del robot dentro del mapa.
Este proyecto ha sido desarrollado como una propuesta para implementación de una de las técnicas de SLAM denominada GraphSLAM. Esta técnica aplica la teoría de grafos para crear un sistema de optimización en tiempo real que permite a los robots mapear un escenario y localizarse utilizando una cámara de tiempo de vuelo como fuente de información. Para llevarlo a cabo, ha sido desarrollado y calibrado un sistema RGB-D que tiene como finalidad crear una nube de puntos 3D. Con esta información, el detector de características estima, como primera aproximación, la posición de la cámara. A continuación, mediante ICP se realiza una corrección más fina de la estructura del grafo. Finalmente, mediante un optimizador global de grafos denominado HogMAN se cierra el bucle en cada iteración basándose en manifolds jerárquicos. Como resultado, se generan mapas 3D a color que contien, al mismo tiempo, la posición exacta del robot dentro del mapa.
Description
Keywords
Robótica, Control automático, Teoría de grafos, Proceso de imágenes