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Appearance-based mapping and localization using feature stability histograms for mobile robot navigation

This work proposes an appearance-based SLAM method whose main contribution is the Feature Stability Histogram (FSH). The FSH is built using a voting schema, if the feature is re-observed, it will be promoted; otherwise it progressively decreases its corresponding FSH value. The FSH is based on the human memory model to deal with changing environments and long-term SLAM. This model introduces concepts of Short-Term memory (STM), which retains information long enough to use it, and Long-Term memory (LTM), which retains information for longer periods of time. If the entries in the STM are rehearsed, they become part of the LTM (i.e. they become more stable). However, this work proposes a different memory model, allowing to any input be part of the STM or LTM considering the input strength. The most stable features are only used for SLAM. This innovative feature management approach is able to cope with changing environments, and long-term SLAM.

Este trabajo propone un método de SLAM basado en apariencia cuya principal contribución es el Histograma de Estabilidad de Características (FSH). El FSH es construido por votación, si una característica es re-observada, ésta será promovida; de lo contrario su valor FSH progresivamente es reducido. El FSH es basado en el modelo de memoria humana para ocuparse de ambientes cambiantes y SLAM a largo término. Este modelo introduce conceptos como memoria a corto plazo (STM) y largo plazo (LTM), las cuales retienen información por cortos y largos periodos de tiempo. Si una entrada a la STM es reforzada, ésta hará parte de la LTM (i.e. es más estable). Sin embargo, este trabajo propone un modelo de memoria diferente, permitiendo a cualquier entrada ser parte de la STM o LTM considerando su intensidad. Las características más estables son solamente usadas en SLAM. Esta innovadora estrategia de manejo de características es capaz de hacer frente a ambientes cambiantes y SLAM de largo término.

Universitat de Girona

Manager: Salvi, Joaquim
Cufí i Solé, Xavier
Other contributions: Universitat de Girona. Departament d’Arquitectura i Tecnologia de Computadors
Author: Bacca Cortés, Eval Bladimir
Abstract: This work proposes an appearance-based SLAM method whose main contribution is the Feature Stability Histogram (FSH). The FSH is built using a voting schema, if the feature is re-observed, it will be promoted; otherwise it progressively decreases its corresponding FSH value. The FSH is based on the human memory model to deal with changing environments and long-term SLAM. This model introduces concepts of Short-Term memory (STM), which retains information long enough to use it, and Long-Term memory (LTM), which retains information for longer periods of time. If the entries in the STM are rehearsed, they become part of the LTM (i.e. they become more stable). However, this work proposes a different memory model, allowing to any input be part of the STM or LTM considering the input strength. The most stable features are only used for SLAM. This innovative feature management approach is able to cope with changing environments, and long-term SLAM.
Este trabajo propone un método de SLAM basado en apariencia cuya principal contribución es el Histograma de Estabilidad de Características (FSH). El FSH es construido por votación, si una característica es re-observada, ésta será promovida; de lo contrario su valor FSH progresivamente es reducido. El FSH es basado en el modelo de memoria humana para ocuparse de ambientes cambiantes y SLAM a largo término. Este modelo introduce conceptos como memoria a corto plazo (STM) y largo plazo (LTM), las cuales retienen información por cortos y largos periodos de tiempo. Si una entrada a la STM es reforzada, ésta hará parte de la LTM (i.e. es más estable). Sin embargo, este trabajo propone un modelo de memoria diferente, permitiendo a cualquier entrada ser parte de la STM o LTM considerando su intensidad. Las características más estables son solamente usadas en SLAM. Esta innovadora estrategia de manejo de características es capaz de hacer frente a ambientes cambiantes y SLAM de largo término.
Document access: http://hdl.handle.net/2072/300340
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: Tesis i dissertacions acadèmiques
Appearance-based SLAM
SLAM basado en apariencia
SLAM basat en aparença
Feature stability histogram
Histograma de estabilidad de características
Histograma d’estabilitat de característiques
Long-term SLAM
SLAM de largo término
SLAM de llarg termini
Robotics
Robótica
Robòtica
SLAM
Simultaneous Localisation and Mapping
Omnidirectional vision
Visión omnidireccional
Visió omnidireccional
Laser rangefinder
Telémetro
Telèmetre
68 - Indústries, oficis i comerç d’articles acabats. Tecnologia cibernètica i automàtica
Title: Appearance-based mapping and localization using feature stability histograms for mobile robot navigation
Type: info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Repository: Recercat

Subjects

Authors


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