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3D mapping for multi hybrid robot cooperation

  • This paper presents a novel approach to build consistent 3D maps for multi robot cooperation in USAR environments. The sensor streams from unmanned aerial vehicles (UAVs) and ground robots (UGV) are fused in one consistent map. The UAV camera data are used to generate 3D point clouds that are fused with the 3D point clouds generated by a rolling 2D laser scanner at the UGV. The registration method is based on the matching of corresponding planar segments that are extracted from the point clouds. Based on the registration, an approach for a globally optimized localization is presented. Apart from the structural information of the point clouds, it is important to mention that no further information is required for the localization. Two examples show the performance of the overall registration.

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Verfasserangaben:Hartmut Surmann, Nils Berninger, Rainer Worst
DOI:https://doi.org/10.1109/IROS.2017.8202217
ISBN:978-1-5386-2682-5
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):IROS Vancouver 2017. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Vancouver, BC, Canada September 24-28, 2018. Conference digest
Verlag:IEEE
Verlagsort:[Piscataway, NJ]
Herausgeber: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems <2017, Vancouver, British Columbia>, Corporation Institute of Electrical and Electronics Engineers
Dokumentart:Konferenzveröffentlichung
Sprache:Englisch
Datum der Veröffentlichung (online):22.12.2018
Jahr der Erstveröffentlichung:2017
Veröffentlichende Institution:Westfälische Hochschule Gelsenkirchen Bocholt Recklinghausen
Datum der Freischaltung:30.01.2019
Erste Seite:626
Letzte Seite:633
Fachbereiche / Institute:Fachbereiche / Informatik und Kommunikation
Lizenz (Deutsch):License LogoEs gilt das Urheberrechtsgesetz

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