SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

id:"swepub:oai:DiVA.org:oru-14497"
 

Sökning: id:"swepub:oai:DiVA.org:oru-14497" > Parameterized senso...

Parameterized sensor model and an approach for measuring goodness of robotic maps

Arafat, Yeasin (författare)
Office of the President of the General Assembly United Nations, New York, USA
Hellström, Thomas (författare)
Umeå universitet,Institutionen för datavetenskap
Rashid, Jayedur (författare)
Örebro universitet,Akademin för naturvetenskap och teknik,AASS
 (creator_code:org_t)
ACTA Press, 2010
2010
Engelska.
Ingår i: Proceedings of the 15th IASTED International Conference on Robotics and Applications (RA 2010). - : ACTA Press.
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Map building is a classical problem in mobile and au tonomous robotics, and sensor models is a way to interpret raw sensory information, especially for building maps. In this paper we propose a parameterized sensor model, and optimize map goodness with respect to these parameters. A new approach, measuring the goodness of maps without a handcrafted map of the actual environment is introduced and evaluated. Three different techniques; statistical anal ysis, derivative of images, and comparison of binary maps have been used as estimates of map goodness. The results show that the proposed sensor model generates better maps than a standard sensor model. However, the proposed ap proach of measuring goodness of maps does not improve the results as much as expected.

Ämnesord

NATURVETENSKAP  -- Data- och informationsvetenskap -- Datavetenskap (hsv//swe)
NATURAL SCIENCES  -- Computer and Information Sciences -- Computer Sciences (hsv//eng)

Nyckelord

Computer science
Datavetenskap
Computer Science
Datavetenskap

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Arafat, Yeasin
Hellström, Thoma ...
Rashid, Jayedur
Om ämnet
NATURVETENSKAP
NATURVETENSKAP
och Data och informa ...
och Datavetenskap
Artiklar i publikationen
Av lärosätet
Örebro universitet
Umeå universitet

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy