Human-Inspired Long-Term Indoor Localization in Human-Oriented Environment

要約

サービス ロボットの自律性を可能にするためには、生涯にわたるローカリゼーションが不可欠です。
この論文では、間取り図などの幾何学的事前分布を活用し、テキスト情報と意味情報を統合する、長期的な位置特定とマッピングに関するこれまでの研究の概要を紹介します。
私たちのアプローチは、何か月にもわたる困難なシーケンスで検証され、オープンソース実装をリリースしました。

要約(オリジナル)

Lifelong localization is crucial for enabling the autonomy of service robots. In this paper, we present an overview of our past research on long-term localization and mapping, exploiting geometric priors such as floor plans and integrating textual and semantic information. Our approach was validated on challenging sequences spanning over many months, and we released open source implementations.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google