为了将上述问题与静态环境下单次运行的常规工作的评估区分开来,本文引入lifelong SLAM来处理长期变化环境下的SLAM问题。为了加速lifelong SLAM的研究,我们发布了OpenLORIS-Scene数据集。在真实的室内场景中收集数据,为了获得真实生活中的场景变化数据,在每个地方进行多次收集。除此之外,还设计了lifelong SLAM的基准度量,分别评...
对于Lifelong SLAM,必须处理定位失败,例如,由机器人绑架。我们通过启动一个新地图并在重新定位成功后将其与之前的地图合并来实现这一点。由于重定位方法是错误的,因此可能会发生这种合并无效的情况,例如,由于感知混叠。为了解决这个问题,我们提出了检测和撤销无效合并的方法。这些方法将传入的扫描与之前合并到当前地图中...
我们提出了BioSLAM,这是一个lifelong的SLAM框架,用于增量地学习各种新现象,并对以前访问过的地区的准确位置识别。与人类不同,人工神经网络会遭受遗忘,当与新来者一起训练时,可能会忘记之前访问过的区域。对于人类来说,研究人员发现,大脑中存在一种记忆回放机制,使神经元对之前的事件保持活跃。受到这一发现的启发,BioS...
一、构建背景 在机器人技术领域,同时定位与建图(SLAM)是实现机器人自主导航的关键技术。然而,现有的SLAM算法在应对复杂多变的室内环境时,往往存在诸多局限性。为了推动这一领域的研究进展,研究者们急需一个真实、丰富且具有挑战性的数据集,以便更好地测试和改进定位算法。正是在这样的背景下,OpenLORIS-Scene Dataset...
1)针对室内服务机器人Lifelong SLAM研究数据缺失问题,构建了Open LORIS-Scene数据集,并提出了用于评价Lifelong SLAM的度量基准.数据从真实生活场景采集,每个场景均包含不同时刻采集的多条数据序列,且提供在同一地图坐标系中的轨迹真值,从而形成了Lifelong SLAM算法的考察基准.此外,提出的度量基准,可对Lifelong SLAM算法...
Lifelong SLAM挑战赛为Lifelong Robotic Vision Competition的一部分,与IROS 2019同期举行,是本届IROS唯一由国内学者发起的竞赛。前期在线比赛结束后,将于IROS首日(11月4日)在澳门会场举行研讨会,届时决赛入围团队将有机会口头报告自己的算法,同台将有来自北大陈宝权教授、清华孙富春教授、汉堡大学张建伟教授、IIT iCub机器...
基于OpenLORIS-Scene数据集,英特尔中国研究院、清华大学和香港城市大学的学者共同发起Lifelong SLAM挑战赛。该比赛以定位正确率为主要指标,着重考察SLAM算法在场景、光照、视角等因素发生显著变化的情况下能否持续工作。赛事自7月份上线已吸引来自全球的约六十只队伍参与,目前仍在接受报名中,初赛截止日期为10月10日。
基于锚点将变化检测融入到多会话SLAM系统中,LT-SLAM子模块可以仅使用LiDAR数据将多个sessions数据拼接到一个共享的框架中; 子模块LT-removert中使用沿时空轴的剔除和恢复算法 解决不同sessions点云数据之间的对齐差异; 子模块LT-map将地图变化部分存储为delta地图,可以高效地得到最新的地图和长期的地图,大大降低了内存...
Generic NDT mapping in dynamic environments and its application for lifelong SLAM [M]. [S.l.]:North-Holland Publishing Co, 2015.E. Einhorn and H. M. Gross, "Generic NDT mapping in dynamic environments and its application for lifelong SLAM," Robotics and Autonomous Syst., vol. 69, pp. ...
mapping with different sensors.We describe a method for detecting and handling dynamic objects to allow mapping in highly dynamic environments.Based on the mapping algorithm a graph based SLAM algorithm is described.The presented SLAM approach allows lifelong mapping and localization in real world ...