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Validation of Underwater Sensor Package Using Feature Based SLAM

机译：使用基于特征的SLAM验证水下传感器组件

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摘要

Robotic vehicles working in new, unexplored environments must be able to locate themselves in the environment while constructing a picture of the objects in the environment that could act as obstacles that would prevent the vehicles from completing their desired tasks. In enclosed environments, underwater range sensors based off of acoustics suffer performance issues due to reflections. Additionally, their relatively high cost make them less than ideal for usage on low cost vehicles designed to be used underwater. In this paper we propose a sensor package composed of a downward facing camera, which is used to perform feature tracking based visual odometry, and a custom vision-based two dimensional rangefinder that can be used on low cost underwater unmanned vehicles. In order to examine the performance of this sensor package in a SLAM framework, experimental tests are performed using an unmanned ground vehicle and two feature based SLAM algorithms, the extended Kalman filter based approach and the Rao-Blackwellized, particle filter based approach, to validate the sensor package.
机译：在新的，未探索的环境中工作的机器人车辆必须能够在环境中定位自己，同时构建环境中物体的图片，这些图片可能会成为阻碍车辆完成其预期任务的障碍。在封闭环境中，基于声音的水下距离传感器会因反射而出现性能问题。另外，它们相对较高的成本使它们不适合用于设计为在水下使用的低成本车辆。在本文中，我们提出了一种传感器组件，该传感器组件包括一个面向下的摄像头，用于执行基于特征跟踪的视觉测距法；以及一种基于定制视觉的二维测距仪，可用于低成本水下无人飞行器。为了在SLAM框架中检查此传感器套件的性能，使用无人地面车辆和两个基于特征的SLAM算法（基于扩展卡尔曼滤波器的方法和基于Rao-Blackwellized，基于粒子滤波器的方法）进行了实验测试，以验证传感器包装。

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