ماذا عن إغلاق الحلقة؟

 ما هو الفرق بين إغلاق الحلقة وإعادة التموضع في البطولات الاربع المرئية؟

ف ، يبدأ الروبوت / الكاميرا من الأصل ويستكشف بيئته مع الاحتفاظ بسجل لموقعه فيما يتعلق بالأصل (قياس المسافات) وإنشاء خريطة متفرقة أو كثيفة للبيئة. من شأن قياس المسافات "المثالي" (المرئي؟) أن يحل مشكلة المرئي دون الحاجة إلى عنصر أساسي آخر لنظام ، وهو التعرف البصري على المكان.
نقل عفش يعد التعرف على المكان المرئي جزءًا لا يتجزأ ومشتركًا من كل من إعادة تحديد الموقع وإغلاق الحلقة في SLAM المرئي. الفكرة هي تحليل قاعدة البيانات الكاملة للصور والعثور على أفضل فرضية مطابقة للصورة الحالية. هذا يعني أنه بالنسبة لكل من إعادة تحديد الموقع وإغلاق الحلقة ، فإنه شرط إلزامي أن الصورة الحالية هي في الواقع مكان تمت إعادة النظر فيه ولدينا صورة مرجعية مطابقة مخزنة في قاعدة البيانات الخاصة بنا.

إذن ، متى نحتاج إلى إعادة التوطين؟

كما يوحي الاسم ، فهو "إعادة توطين" ، أي أن الروبوت في حالته الحالية لم يعد على دراية بموقعه داخل الخريطة. يحدث هذا بشكل عام عندما يفشل قياس المسافات البصري ، أي أن الروبوت غير قادر على تتبع وضعه / موضعه بسبب نقص المطابقة الكافية بين الصور الحالية والحديثة السابقة. لذلك ، فإن التعرف البصري على المكان مطلوب للمساعدة وبعد العثور على تطابق موثوق من داخل قاعدة البيانات بأكملها ، يتم إعادة تقدير وضع الروبوت فيما يتعلق بالخريطة.

ماذا عن إغلاق الحلقة؟

الغرض الأساسي من إغلاق الحلقة هو التغلب على الانحراف المتراكم في مسار الروبوت بمرور الوقت. إن قياس المسافات الذي يعتمد على مستشعرات الحركة وكذلك المعلومات المرئية عرضة للأخطاء ، مما يؤدي إلى انحراف المسار المقدر عن حقيقة الأرض الفعلية. لذلك ، يتم إجراء عمليات بحث متقطعة بشكل عام (باستخدام التعرف البصري على المكان) لاكتشاف الأماكن التي تمت إعادة زيارتها من أجل إغلاق الحلقة (زوج متطابق من الأماكن). يؤدي هذا إلى إبطال الانجراف لأن لدينا الآن معلومات إضافية حول موقعنا داخل الخريطة جنبًا إلى جنب مع تقدير قياس المسافات.

ملخص:

الهدف الرئيسي من Loop Closures هو تصحيح مسار الروبوت / الكاميرا ، بينما يساعد Relocalization في التعافي من حالة "الضياع". يعتمد كلاهما على حقيقة أن الصورة الحالية تنتمي إلى مكان تمت رؤيته / تمت زيارته مسبقًا ، وبالتالي يتطلب كلاهما التعرف على المكان المرئي لتحقيق هدفهما.

يقرأ المقابلة:

مور أرتال وراؤول وخوسيه ماريا مارتينيز مونتيل وخوان دي تاردوس. "ORB-SLAM: نظام SLAM أحادي متعدد الاستخدامات ودقيق." معاملات IEEE على الروبوتات 31.5 (2015): 1147-1163.
فيسوتسكا وأولغا وسيريل ستاكنيس. "إعادة تحديد الموقع في ظل تغييرات المظهر الجوهرية باستخدام التجزئة."
ملاحظة: لقد أجبت على حد علمي. أي اقتراحات / تصحيحات هي أكثر من موضع ترحيب. :)