Random Finite Sets for Robot Mapping & SLAM
Lingua: inglese
Editore: Berlin Springer Berlin Heidelberg Springer Jul 2013, 2013
Serie: Libro 71 di 153 - Springer Tracts in Advanced Robotics
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -The monograph written by John Mullane, Ba-Ngu Vo, Martin Adams and Ba-Tuong Vo is devoted to the field of autonomous robot systems, which have been receiving a great deal of attention by the research community in the latest few years. The contents are focused on the problem of representing the environment and its uncertainty in terms of feature based maps. Random Finite Sets are adopted as the fundamental tool to represent a map, and a general framework is proposed for feature management, data association and state estimation. The approaches are tested in a number of experiments on both ground based and marine based facilities. 148 pp. Englisch.
Codice articolo 9783642268311
- Titolo
- Random Finite Sets for Robot Mapping & SLAM
- Autore
- John Stephen Mullane
- Editore
- Berlin Springer Berlin Heidelberg Springer Jul 2013
- Anno di pubblicazione
- 2013
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3642268315
- ISBN 13
- 9783642268311
- Peso dell'articolo
- 285 grammi
- Dimensioni
- 236x156x11 mm
- Serie
- Libro 71 di 153: Springer Tracts in Advanced Robotics
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Dalla quarta di copertina
Simultaneous Localisation and Map (SLAM) building algorithms, which rely on random vectors to represent sensor measurements and feature maps are known to be extremely fragile in the presence of feature detection and data association uncertainty. Therefore new concepts for autonomous map representations are given in this book, based on random finite sets (RFSs). It will be shown that the RFS representation eliminates the necessity of fragile data association and map management routines. It fundamentally differs from vector based approaches since it estimates not only the spatial states of features but also the number of map features which have passed through the field(s) of view of a robot's sensor(s), an attribute which is necessary for SLAM.
The book also demonstrates that in SLAM, a valid measure of map estimation error is critical. It will be shown that under an RFS-SLAM representation, a consistent metric, which gauges both feature number as well as spatial errors, can be defined.
The concepts of RFS map representations are accompanied with autonomous SLAM experiments in urban and marine environments. Comparisons of RFS-SLAM with state of the art vector based methods are given, along with pseudo-code implementations of all the RFS techniques presented.
John Mullane received the B.E.E. degree from University College Cork, Ireland, and Ph.D degree from Nanyang Technological University (NTU), Singapore.
Ba-Ngu Vo is Winthrop Professor and Chair of Signal Processing, University of Western Australia (UWA). He received joint Bachelor degrees (Science and Elec. Eng.), UWA, and Ph.D., Curtin University.
Martin Adams is Professor in autonomous robotics research, University of Chile. He holds bachelors, masters and doctoral degrees from Oxford University.
Ba-Tuong Vo is Assistant Professor, UWA. He received his B.Sc, B.E and Ph.D. degrees from UWA.
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