RTAB-MAP: Echtzeit-Darstellung-basiertes Mapping Eine Schleifenschließungserkennungsanwendung für Robotikanwendungen.
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RTAB-MAP: Echtzeit-Darstellung-basiertes Mapping Ranking & Zusammenfassung

RTAB-MAP: Echtzeit-Darstellung-basiertes Mapping Stichworte

Erkennung Roboter Speicherverwaltung

RTAB-MAP: Echtzeit-Darstellung-basiertes Mapping Beschreibung

RTAB-MAP: Echtzeitbild-basierte Mapping oder RTAB-MAP ist ein Speicherverwaltungsansatz für Echtzeit-Aussehen-basierter Schleifenschließungserkennung für einen autonomen Roboter (mithilfe einer einfachen Kamera oder Webcam). Der Schleifenschließungskennungsansatz ist vollständig inkrementell, beginnend mit einem leeren Speicher. Der Roboter baut seine eigene Vertretung der Umwelt durch Verknüpfung neuer erworbener Bilder mit früheren (z. B. Erkennung von Schleifenverschlüssen). Das hier implementierte Verfahren kann als topologischer SLAM (gleichzeitiger Lokalisierung und Mapping) angesehen werden. Die Speicherverwaltung ermöglicht es, jedes neue Bild unter einem festen Echtzeitlimit zu verarbeiten, somit ideal für den langfristigen Betrieb und Systemen mit begrenzten Ressourcen. Haupteigenschaften: -Lop-Schließhypothesen werden mit einem Bayes-Filter ausgewertet. Image-Matching erfolgt mit einem "Bag-of-Words-Ansatz" (mit Surf-Funktionen - OpenCV) Speicher ist in kurzzeitige, arbeitende und langfristige Erinnerungen unterteilt SQLite3-Datenbank wird für den langfristigen Speicher verwendet.

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