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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 871 - 878 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0084
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In this study, we overcome the challenges of robot localization in environments filled with dense smoke, which significantly reduce visibility and hinder traditional SLAM methods. Our approach introduces a novel fusion technology combining radar and thermal stereo sensors for such extreme conditions. Leveraging the complementary strengths of the two sensor types, our algorithm significantly enhances the localization accuracy of robots in firefighting scenarios. We conducted experimental evaluations under dense fog conditions to validate the efficiency of our proposed method. The results demonstrate an improvement in robot localization performance and confirm the potential applicability of our approach for use in firefighting robots. Furthermore, the sensor fusion not only augments the mapping accuracy but also provides crucial additional feature points for better operational control and environmental perception, thus paving the way for a more effective deployment of robots in disaster response situations.
목차
Abstract
I. 서론
II. 레이다-열화상 스테레오 센서 융합 알고리즘
III. 실험 및 결과
IV. 결론
REFERENCES
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
C. Campos, R. Elvira, J. J. G. Rodriguez, J. M. Montiel, and J. D. Tardós, “Orb-slam3: An accurate open-source library for visual, visual-inertial, and multimap slam,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 7, no. 6, p. 1874-1890, 2021.
S. Kang, E. Lee, and S. S. Hwang, “Visual SLAM for fisheye lens using O2RB feature,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, pp. 362-370, 2022.
A. Macario Barros, M. Michel, Y. Moline, G. Corre, and F. Carrel. “A comprehensive survey of visual slam algorithms,” Robotics, vol. 11, 2022.
J. Choi, K. C. Marsim, M. Jeong, K. Ryoo, J. Kim, and H. Myung, “Multi-unmanned aerial vehicle pose estimation based on visual-inertial-range sensor fusion,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 29, no. 11, pp. 859-865, 2023.
T. Shan, B. Englot, D. Meyers, W. Wang, C. Ratti, D. Rus, “Lio-sam: Tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,” 2020 IEEE/RSJ Internaltional Conference on Intelligent Robots And Systems, pp. 5135-5142, 2020.
S. Kang, E. Lee, and S. S. Hwang, “Visual SLAM for fisheye lens using O2RB feature,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, pp. 362-370, 2022.
A. Macario Barros, M. Michel, Y. Moline, G. Corre, and F. Carrel. “A comprehensive survey of visual slam algorithms,” Robotics, vol. 11, 2022.
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