Item


Selective submap joining SLAM for autonomous vehicles

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) do not result in consistent maps of large areas because of gradual increase of the uncertainty for long term missions. In addition, as the size of the map grows the computational cost increases, making SLAM solutions unsuitable for on-line applications. This thesis surveys SLAM approaches paying special attention to those approaches aimed to work on large scenarios. Special focus is given to existing underwater SLAM applications. A technique based on using independent local maps together with a global stochastic map is presented. This technique is called Selective Submap Joining SLAM (SSJS). A global map contains relative transformations between local maps, which are updated once a new loop is detected. Maps sharing several features are fused, maintaining the correlation between landmarks and vehicle’s pose. The use of local maps reduces computational costs and improves map consistency as compared to state of the art techniques.

Els algoritmes de localització i creació de mapes simultàniament (Simultaneous Localization and Mapping - SLAM) no produeixen mapes correctes de grans àrees a causa de l’augment gradual de la incertesa en les missions de llarga durada. El cost de computació augmenta a mesura que el mapa creix. Aquesta tesi presenta un estudi de les tècniques de SLAM en entorns grans. També s’estudien aquells treballs centrats en ambients submarins. Es proposa una nova tècnica basada en l’ús de submapes independents i un mapa estocàstic global. Aquesta tècnica s’ha anomenat Unió Selectiva de Submapes en SLAM (SSJS). El mapa global conté les transformacions relatives entre mapes, que s’actualitzen en revisitar zones conegudes. Així doncs, els submapes que comparteixen informació es fusionen, mantenint les correlacions entre el vehicle i les fites. L’ús de submapes redueix el cost de càlcul i millora la consistència del mapa en comparació a les tècniques existents.

Universitat de Girona

Manager: Salvi, Joaquim
Petillot, Yvan R.
Other contributions: Universitat de Girona. Institut d’Informàtica i Aplicacions
Author: Aulinas Masó, Josep M.
Date: 2011 September 22
Abstract: Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) do not result in consistent maps of large areas because of gradual increase of the uncertainty for long term missions. In addition, as the size of the map grows the computational cost increases, making SLAM solutions unsuitable for on-line applications. This thesis surveys SLAM approaches paying special attention to those approaches aimed to work on large scenarios. Special focus is given to existing underwater SLAM applications. A technique based on using independent local maps together with a global stochastic map is presented. This technique is called Selective Submap Joining SLAM (SSJS). A global map contains relative transformations between local maps, which are updated once a new loop is detected. Maps sharing several features are fused, maintaining the correlation between landmarks and vehicle’s pose. The use of local maps reduces computational costs and improves map consistency as compared to state of the art techniques.
Els algoritmes de localització i creació de mapes simultàniament (Simultaneous Localization and Mapping - SLAM) no produeixen mapes correctes de grans àrees a causa de l’augment gradual de la incertesa en les missions de llarga durada. El cost de computació augmenta a mesura que el mapa creix. Aquesta tesi presenta un estudi de les tècniques de SLAM en entorns grans. També s’estudien aquells treballs centrats en ambients submarins. Es proposa una nova tècnica basada en l’ús de submapes independents i un mapa estocàstic global. Aquesta tècnica s’ha anomenat Unió Selectiva de Submapes en SLAM (SSJS). El mapa global conté les transformacions relatives entre mapes, que s’actualitzen en revisitar zones conegudes. Així doncs, els submapes que comparteixen informació es fusionen, mantenint les correlacions entre el vehicle i les fites. L’ús de submapes redueix el cost de càlcul i millora la consistència del mapa en comparació a les tècniques existents.
Format: application/pdf
Document access: http://hdl.handle.net/10803/48718
Language: eng
Publisher: Universitat de Girona
Rights: ADVERTIMENT. L’accés als continguts d’aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d’investigació i docència en els termes establerts a l’art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l’autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s’autoritza la seva reproducció o altres formes d’explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d’un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s’autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
Subject: Informàtica
Indústries, oficis i comerç d’articles acabats. Tecnologia cibernètica i automàtica
Title: Selective submap joining SLAM for autonomous vehicles
Type: doctoralThesis
Repository: TDX

Subjects

Authors