Перевод названия: TRANSLATION-INVARIANT ESTIMATION OF AUTONOMOUS MOBILE ROBOT ANGULAR ORIENTATION BASED ON HOUGH TRANSFORM
Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2017
Ключевые слова: мобильный робот, преобразование Хафа, угловая ориентация, одновременная локализация и картирование, slam, преобразования подобия, mobile robot, hough transform, Angular orientation, simultaneous localization and mapping, similarity transformation
Аннотация: Предлагается алгоритм оценки угловой ориентации мобильного робота в окружающем пространстве. Текущая конфигурация окружающего пространства описывается выборкой измерений датчиков расстояния мобильного робота. Окружающее пространство рассматривается как объект, в геометрии которого преобладают прямые грани. Задача рассматривается каПоказать полностьюк задача оценки двумерного поворота объекта, абстрагированного многоугольником. В основе алгоритма лежит идея преобразования Хафа с переходом из пространства измерений в параметрическое пространство. Это преобразование сохраняет углы между прямыми, являясь инвариантным относительно преобразований вращения, переноса и изотропного масштабирования. Применение преобразования Хафа позволяет свести задачу оценки вращения к одномерной задаче оптимизации. Предлагаемый алгоритм отличается устойчивостью к шуму и выбросам в измерениях. In this article the algorithm of mobile robot angular orientation estimation is considered. Current environment configuration is described by measurement samples from mobile robot proximity sensors. Environment is considered as an object with dominance of straight edges in its geometry. The problem is thought of as a task of estimation of two-dimentional rotation of object, abstracted by a polygon. Algorithm is based on the idea of Hough transform with translation from the measurement space to line parameters space. This transformation preserves angles between lines being invariant to rotation transformations, translation and isotropic scale. Application of Hough transform reduces rotation estimation problem to one dimensional optimization problem. Proposed algorithm is notable for robustness against measurement noise and outliers.
Журнал: Робототехника и техническая кибернетика
Выпуск журнала: № 2
Номера страниц: 25-31
ISSN журнала: 23105305
Место издания: Санкт-Петербург
Издатель: федеральное государственное автономное научное учреждение Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики