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Stereo vision-based simultaneous localization and mapping with ranging aid

Lee, Young-Hee und Zhu, Chen und Giorgi, Gabriele und Günther, Christoph (2018) Stereo vision-based simultaneous localization and mapping with ranging aid. In: Proceedings of the IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium, PLANS 2018. IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS), 2018, 2018-04-23 - 2018-04-26, Monterey, California, USA. doi: 10.1109/plans.2018.8373407. ISBN 978-153861647-5. ISSN 2153-3598.

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Kurzfassung

We propose fusion of stereo visual odometry and ranging for Simultaneous Localization And Mapping (SLAM). Two basic processes of feature- and keyframe-based stereo visual odometry (Tracking and Local mapping) are operated in the algorithm, while saving all local keyframes, map points, and visual constraints in a global map database, as well as the available ranging constraints of the keyframes. At the end of the sequence, state estimates by visual odometry are fused with ranging measurements to mitigate the inherent accumulating errors in the process and achieve global consistency. We formulate a simple graphical representation for the fusion, and perform least squares estimation with the sparse Levenberg-Marquardt algorithm to minimize the summation of the re-projection and distance squared errors over all the defined constraints in the global graph. The proposed algorithm is evaluated both qualitatively and quantitatively on a real stereo image dataset with synthetically generated distance measurements with superimposed Gaussian white noise. The experimental results show that the proposed SLAM algorithm effectively compensates the cumulative bias in visual odometry. Furthermore, the global accuracy of the trajectory estimation is comparable to the one of stereo vision-only SLAM with closing loops.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/123287/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vorlesung)
Titel:Stereo vision-based simultaneous localization and mapping with ranging aid
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Lee, Young-Heeyounghee.lee (at) tum.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhu, ChenChen.Zhu (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4320-4826NICHT SPEZIFIZIERT
Giorgi, GabrieleGabriele.Giorgi (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-0552-9790NICHT SPEZIFIZIERT
Günther, Christophchristoph.guenther (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2018
Erschienen in:Proceedings of the IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium, PLANS 2018
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/plans.2018.8373407
ISSN:2153-3598
ISBN:978-153861647-5
Status:veröffentlicht
Stichwörter:stereo vision, sensor fusion, ranging sensor, graph-based SLAM
Veranstaltungstitel:IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS), 2018
Veranstaltungsort:Monterey, California, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 April 2018
Veranstaltungsende:26 April 2018
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Kommunikation und Navigation
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R KN - Kommunikation und Navigation
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Projekt Navigation 4.0 (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Kommunikation und Navigation > Navigation
Hinterlegt von: Zhu, Chen
Hinterlegt am:23 Nov 2018 15:13
Letzte Änderung:07 Jun 2024 11:23

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