An improvement of a SLAM RGB-D method with movement prediction derived from a study of visual features

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Título: An improvement of a SLAM RGB-D method with movement prediction derived from a study of visual features
Autor/es: Cazorla, Miguel | Gil, Pablo | Puente Méndez, Santiago Timoteo | Muñoz, Jose L. | Pastor, Daniel
Grupo/s de investigación o GITE: Robótica y Visión Tridimensional (RoViT) | Automática, Robótica y Visión Artificial
Centro, Departamento o Servicio: Universidad de Alicante. Departamento de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | Universidad de Alicante. Departamento de Física, Ingeniería de Sistemas y Teoría de la Señal
Palabras clave: SLAM | RGBD | Visual features | Robotics | Robot vision | 3D vision
Área/s de conocimiento: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial | Ingeniería de Sistemas y Automática
Fecha de publicación: 22-jul-2014
Editor: Taylor & Francis
Cita bibliográfica: Advanced Robotics. 2014, 28(18): 1231-1242. doi:10.1080/01691864.2014.920720
Resumen: This paper presents a method for the fast calculation of a robot’s egomotion using visual features. The method is part of a complete system for automatic map building and Simultaneous Location and Mapping (SLAM). The method uses optical flow to determine whether the robot has undergone a movement. If so, some visual features that do not satisfy several criteria are deleted, and then egomotion is calculated. Thus, the proposed method improves the efficiency of the whole process because not all the data is processed. We use a state-of-the-art algorithm (TORO) to rectify the map and solve the SLAM problem. Additionally, a study of different visual detectors and descriptors has been conducted to identify which of them are more suitable for the SLAM problem. Finally, a navigation method is described using the map obtained from the SLAM solution.
Patrocinador/es: The authors wish to express their gratitude to the Office of the Vice President for Research, Development and Innovation of the University of Alicante and the Valencia Regional Government for their financial support through the projects GRE10-16 and GV 2012/102, respectively.
URI: http://hdl.handle.net/10045/45525
ISSN: 0169-1864 (Print) | 1568-5535 (Online)
DOI: 10.1080/01691864.2014.920720
Idioma: eng
Tipo: info:eu-repo/semantics/article
Derechos: © 2014 Taylor & Francis and The Robotics Society of Japan
Revisión científica: si
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1080/01691864.2014.920720
Aparece en las colecciones:INV - AUROVA - Artículos de Revistas
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