Appearance-based mapping and localization using feature stability histograms for mobile robot navigation

dc.contributor
Universitat de Girona. Departament d'Arquitectura i Tecnologia de Computadors
dc.contributor.author
Bacca Cortés, Eval Bladimir
dc.date.accessioned
2012-07-12T09:40:50Z
dc.date.available
2012-07-12T09:40:50Z
dc.date.issued
2012-06-20
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/10803/83589
dc.description.abstract
This work proposes an appearance-based SLAM method whose main contribution is the Feature Stability Histogram (FSH). The FSH is built using a voting schema, if the feature is re-observed, it will be promoted; otherwise it progressively decreases its corresponding FSH value. The FSH is based on the human memory model to deal with changing environments and long-term SLAM. This model introduces concepts of Short-Term memory (STM), which retains information long enough to use it, and Long-Term memory (LTM), which retains information for longer periods of time. If the entries in the STM are rehearsed, they become part of the LTM (i.e. they become more stable). However, this work proposes a different memory model, allowing to any input be part of the STM or LTM considering the input strength. The most stable features are only used for SLAM. This innovative feature management approach is able to cope with changing environments, and long-term SLAM.
eng
dc.description.abstract
Este trabajo propone un método de SLAM basado en apariencia cuya principal contribución es el Histograma de Estabilidad de Características (FSH). El FSH es construido por votación, si una característica es re-observada, ésta será promovida; de lo contrario su valor FSH progresivamente es reducido. El FSH es basado en el modelo de memoria humana para ocuparse de ambientes cambiantes y SLAM a largo término. Este modelo introduce conceptos como memoria a corto plazo (STM) y largo plazo (LTM), las cuales retienen información por cortos y largos periodos de tiempo. Si una entrada a la STM es reforzada, ésta hará parte de la LTM (i.e. es más estable). Sin embargo, este trabajo propone un modelo de memoria diferente, permitiendo a cualquier entrada ser parte de la STM o LTM considerando su intensidad. Las características más estables son solamente usadas en SLAM. Esta innovadora estrategia de manejo de características es capaz de hacer frente a ambientes cambiantes y SLAM de largo término.
spa
dc.format.extent
137 p.
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Universitat de Girona
dc.rights.license
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dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject
Appearance-based SLAM
dc.subject
SLAM basado en apariencia
dc.subject
SLAM basat en aparença
dc.subject
Feature stability histogram
dc.subject
Histograma de estabilidad de características
dc.subject
Histograma d'estabilitat de característiques
dc.subject
Long-term SLAM
dc.subject
SLAM de largo término
dc.subject
SLAM de llarg termini
dc.subject
Robotics
dc.subject
Robótica
dc.subject
Robòtica
dc.subject
SLAM
dc.subject
Simultaneous Localisation and Mapping
dc.subject
Omnidirectional vision
dc.subject
Visión omnidireccional
dc.subject
Visió omnidireccional
dc.subject
Laser rangefinder
dc.subject
Telémetro
dc.subject
Telèmetre
dc.title
Appearance-based mapping and localization using feature stability histograms for mobile robot navigation
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.subject.udc
68
cat
dc.contributor.director
Salvi, Joaquim
dc.contributor.director
Cufí i Solé, Xavier
dc.embargo.terms
cap
dc.rights.accessLevel
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.identifier.dl
Gi. 1196-2012


Documentos

tbbc.pdf

10.18Mb PDF

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