Terrain Adaptive Odometry for Mobile Skid-steer Robots

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F13%3A00212530" target="_blank" >RIV/68407700:21230/13:00212530 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICRA.2013.6631247" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1109/ICRA.2013.6631247</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1109/ICRA.2013.6631247" target="_blank" >10.1109/ICRA.2013.6631247</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Terrain Adaptive Odometry for Mobile Skid-steer Robots

Popis výsledku v původním jazyce

This paper proposes a novel approach to improving precision and reliability of odometry of skid-steer mobile robots by means inspired by robotic terrain classification (RTC). In contrary to standard RTC approaches we do not provide human labeled discreteterrain categories but we classify the terrain directly by the values of coefficients correcting the robot's odometry. Hence these coefficients make the odometry model adaptable to the terrain type due to inherent slip compensation. Estimation of thesecorrection coefficients is based on feature extraction from the vibration data measured by an inertial measurement unit and regression function trained offline. Statistical features from the time domain, frequency domain, and wavelet features were explored and the best were automatically selected. To provide ground truth trajectory for the purpose of offline training a portable overhead camera tracking system was developed. Experimental evaluation on rough outdoor terrain proved 67.9 a 7

Název v anglickém jazyce

Terrain Adaptive Odometry for Mobile Skid-steer Robots

Popis výsledku anglicky

This paper proposes a novel approach to improving precision and reliability of odometry of skid-steer mobile robots by means inspired by robotic terrain classification (RTC). In contrary to standard RTC approaches we do not provide human labeled discreteterrain categories but we classify the terrain directly by the values of coefficients correcting the robot's odometry. Hence these coefficients make the odometry model adaptable to the terrain type due to inherent slip compensation. Estimation of thesecorrection coefficients is based on feature extraction from the vibration data measured by an inertial measurement unit and regression function trained offline. Statistical features from the time domain, frequency domain, and wavelet features were explored and the best were automatically selected. To provide ground truth trajectory for the purpose of offline training a portable overhead camera tracking system was developed. Experimental evaluation on rough outdoor terrain proved 67.9 a 7

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

OECD FORD obor

—

Projekt

Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

ICRA2013: Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation

ISBN

978-1-4673-5641-1

ISSN

1050-4729

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

4706-4711

Název nakladatele

IEEE

Místo vydání

Piscataway

Místo konání akce

Karlsruhe

Datum konání akce

6. 5. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

000337617304109