SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

onr:"swepub:oai:DiVA.org:oru-62803"
 

Sökning: onr:"swepub:oai:DiVA.org:oru-62803" > Incorporating Ego-m...

Incorporating Ego-motion Uncertainty Estimates in Range Data Registration

Andreasson, Henrik, 1977- (författare)
Örebro universitet,Institutionen för naturvetenskap och teknik,AASS
Adolfsson, Daniel, 1992- (författare)
Örebro universitet,Institutionen för naturvetenskap och teknik,AASS
Stoyanov, Todor, 1984- (författare)
Örebro universitet,Institutionen för naturvetenskap och teknik,AASS
visa fler...
Magnusson, Martin, 1977- (författare)
Örebro universitet,Institutionen för naturvetenskap och teknik,AASS
Lilienthal, Achim, 1970- (författare)
Örebro universitet,Institutionen för naturvetenskap och teknik,AASS
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2017
2017
Engelska.
Ingår i: 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). - : Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). - 9781538626825 - 9781538626832 ; , s. 1389-1395
  • Konferensbidrag (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • Local scan registration approaches commonlyonly utilize ego-motion estimates (e.g. odometry) as aninitial pose guess in an iterative alignment procedure. Thispaper describes a new method to incorporate ego-motionestimates, including uncertainty, into the objective function of aregistration algorithm. The proposed approach is particularlysuited for feature-poor and self-similar environments,which typically present challenges to current state of theart registration algorithms. Experimental evaluation showssignificant improvements in accuracy when using data acquiredby Automatic Guided Vehicles (AGVs) in industrial productionand warehouse environments.

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Robotteknik och automation (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Robotics (hsv//eng)

Nyckelord

Computer Science
Datavetenskap

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
kon (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

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