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Trail-Map: A Scalable Landmark Data Structure for Biologically Inspired Range-Free Navigation

Stelzer, Annett und Mair, Elmar und Suppa, Michael (2014) Trail-Map: A Scalable Landmark Data Structure for Biologically Inspired Range-Free Navigation. In: IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), Seiten 2138-2145. IEEE. 2014 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, 2014-12-05 - 2014-12-10, Bali, Indonesia. doi: 10.1109/ROBIO.2014.7090653. ISBN 978-1-4799-7396-5.

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Kurzfassung

Small mobile robots often have very limited computational resources, but should still be able to navigate robustly in spacious unknown environments. While local navigation already requires high-resolution maps for obstacle avoidance and path planning, the global navigation task should aim to consume as little resources as possible but still enable the robot to robustly find the way to important places. Inspired by models of insect navigation, Augustine et al. [1] recently introduced the LT-Map, a scalable data structure for homing based on bearing-only landmark measurements. The robot memorizes landmark configurations during its first traversal of a path and uses them to navigate the same route again. The LT-Map uses a tree structure to store the landmark views in the order of their translation invariance. This paper introduces an improvement of the LT-Map, the Translation Invariance Level Map (Trail-Map). This novel data structure also stores the landmark views in a hierarchical order of translation invariance, but is based on lists of landmark views. Thus, it avoids redundancies that could arise in the LT-Map and leads to a more consistent hierarchy. The Trail-Map achieves significant memory savings and can be created and pruned very efficiently what makes it attractive to mobile robots with limited computational power. Simulation results show that the Trail-Map data structure can save more than 80% of memory compared to the LT-Map while achieving the same path accuracy.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/93872/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Trail-Map: A Scalable Landmark Data Structure for Biologically Inspired Range-Free Navigation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Stelzer, AnnettAnnett.Stelzer (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mair, Elmarelmar.mair (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Suppa, MichaelMichael.Suppa (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7362-9534NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:5 Dezember 2014
Erschienen in:IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/ROBIO.2014.7090653
Seitenbereich:Seiten 2138-2145
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Liu, WeiNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Nguyen, Van KhangNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wang, ZhidongNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:IEEE
ISBN:978-1-4799-7396-5
Status:veröffentlicht
Stichwörter:data structure, range free navigation, biologically inspired, scalable, landmark based navigation
Veranstaltungstitel:2014 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics
Veranstaltungsort:Bali, Indonesia
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:5 Dezember 2014
Veranstaltungsende:10 Dezember 2014
Veranstalter :IEEE
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HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Vorhaben Multisensorielle Weltmodellierung (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Perzeption und Kognition
Hinterlegt von: Lingenauber, Martin
Hinterlegt am:09 Jan 2015 16:45
Letzte Änderung:24 Apr 2024 19:59

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