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Robot Localisation Using Natural Landmarks

机译:使用天然地标的机器人本地化

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摘要

This paper introduces an optimised method for extracting natural landmarks to improve localisation during RoboCup soccer matches. The method uses modified 1D SURF features extracted from pixels on the robot's horizon. Consistent with the original SURF algorithm, the extracted features are robust to lighting changes, scale changes, and small changes in viewing angle or to the scene itself. Furthermore, we show that on a typical laptop 1D SURF runs more than one thousand times faster than SURF, achieving sub-millisecond performance. This makes the method suitable for visual navigation of resource constrained mobile robots. We demonstrate that by using just two stored images, it is possible to largely resolve the RoboCup SPL field end ambiguity.
机译:本文介绍了提取自然地标的优化方法,以改善Robocup足球比赛中的本地化。该方法使用从机器人的地平线上的像素中提取的修改后的1D冲浪功能。与原始冲浪算法一致,提取的功能对照明变化,缩放变化和视角或场景本身的小变化具有鲁棒。此外,我们认为,在典型的笔记本电脑1D冲浪上比冲浪更快地运行超过一千次,实现子毫秒的性能。这使得适用于资源受视觉导航的方法受到资源受限的移动机器人。我们证明通过仅使用两个存储的图像,可以在很大程度上解析Robocup SPL场结束歧义。

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