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Publicações

Self-localisation of indoor mobile robots using multi-hypotheses and a matching algorithm

Título
Self-localisation of indoor mobile robots using multi-hypotheses and a matching algorithm
Tipo
Artigo em Revista Científica Internacional
Ano
2013
Autores
Miguel Pinto
(Autor)
FEUP
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Héber Sobreira
(Autor)
FEUP
A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. A pessoa não pertence à instituição. Sem AUTHENTICUS Sem ORCID
Helio Mendonca
(Autor)
FEUP
Aníbal Castilho Coimbra de Matos
(Autor)
FEUP
Revista
Título: MechatronicsImportada do Authenticus Pesquisar Publicações da Revista
Vol. 23 6
Páginas: 727-737
ISSN: 0957-4158
Editora: Elsevier
Indexação
Classificação Científica
FOS: Ciências da engenharia e tecnologias > Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
CORDIS: Ciências Tecnológicas > Engenharia > Engenharia electrotécnica
Outras Informações
ID Authenticus: P-006-7H0
Abstract (EN): This paper proposes a new, fast and computationally light weight methodology to pinpoint a robot in a structured scenario. The localisation algorithm performs a tracking routine to pinpoint the robot's pose as it moves in a known map, without the need for preparing the environment, with artificial landmarks or beacons. To perform such tracking routine, it is necessary to know the initial position of the vehicle. This paper describes the tracking routine and presents a solution to pinpoint that initial position in an autonomous way, using a multi-hypotheses strategy. This paper presents experimental results on the performance of the proposed method applied in two different scenarios: (1) in the Middle Size Soccer Robotic League (MSL), using artificial vision data from an omnidirectional robot and (2) in indoor environments using 3D data from a tilting Laser Range Finder of a differential drive robot (called RobVigil). This paper presents results comparing the proposed methodology and an Industrial Positioning System (the Sick NAV350), commonly used to locate Autonomous Guided Vehicles (AGVs) with a high degree of accuracy in industrial environments.
Idioma: Inglês
Tipo (Avaliação Docente): Científica
Nº de páginas: 11
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