Methods for Simultaneous self Localization and Mapping for Depth Cameras

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F17%3APU125418" target="_blank" >RIV/00216305:26220/17:PU125418 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://eeict.feec.vutbr.cz/2017/sbornik/EEICT_2017-sbornik-komplet-2.pdf" target="_blank" >http://eeict.feec.vutbr.cz/2017/sbornik/EEICT_2017-sbornik-komplet-2.pdf</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Methods for Simultaneous self Localization and Mapping for Depth Cameras

Popis výsledku v původním jazyce

This work deals with the extension of the existing implementation of RGBD Visual SLAM with additional data source from wheel odometry of robot’s chassis, on which RGBD sensor is lo- cated. Each of these two position estimation methods has a different character measurement uncer- tainty. By combining these methods together we could be able to suppress the disadvantages of both approaches, and in the result we would be able to create more accurate model of the robot’s environ- ment, which was unknown at the beginning of the measurement. Also accuracy of position estimation in created model can be improved.

Název v anglickém jazyce

Methods for Simultaneous self Localization and Mapping for Depth Cameras

Popis výsledku anglicky

This work deals with the extension of the existing implementation of RGBD Visual SLAM with additional data source from wheel odometry of robot’s chassis, on which RGBD sensor is lo- cated. Each of these two position estimation methods has a different character measurement uncer- tainty. By combining these methods together we could be able to suppress the disadvantages of both approaches, and in the result we would be able to create more accurate model of the robot’s environ- ment, which was unknown at the beginning of the measurement. Also accuracy of position estimation in created model can be improved.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

—

OECD FORD obor

20204 - Robotics and automatic control

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2017

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Sborník EEICT 2017

ISBN

978-80-214-5496-5

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

3

Strana od-do

193-195

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Brno

Místo konání akce

Brno

Datum konání akce

27. 4. 2017

Typ akce podle státní příslušnosti

CST - Celostátní akce

Kód UT WoS článku

—