Towards vision based navigation in large indoor environments

The main contribution of this paper is a novel stereo-based algorithm which serves as a tool to examine the viability of stereo vision solutions to the simultaneous localisation and mapping (SLAM) for large indoor environments. Using features extracted from the scale invariant feature transform (SIFT) and depth maps from a small vision system (SVS) stereo head, an extended Kalman fllter (EKF) based SLAM algorithm, that allows the independent use of information relating to depth and bearing, is developed. By means of a map pruning strategy for managing the computational cost, it is demonstrated that statistically consistent location estimates can be generated for a small (6 m × 6 m) structured office environment, and in a robotics search and rescue arena of similar size. It is shown that in a larger office environment, the proposed algorithm generates location estimates which are topologically correct, but statistically inconsistent. A discussion on the possible reasons for the inconsistency is presented. The paper highlights that, despite recent advances, building accurate geometric maps of large environments with vision only sensing is still a challenging task. ©2006 IEEE

Indoor Localization System based on Artificial Landmarks and Monocular Vision

 This paper presents a visual localization approach that is suitable for domestic and industrial environments as it enables accurate, reliable and robust pose estimation. The mobile robot is equipped with a single camera which update sits pose whenever a landmark is available on the field of view. The innovation presented by this research focuses on the artificial landmark system which has the ability to detect the presence of the robot, since both entities communicate with each other using an infrared signal protocol modulated in frequency. Besides this communication capability, each landmark has several high intensity light-emitting diodes (LEDs) that shine only for some instances according to the communication, which makes it possible for the camera shutter and the blinking of the LEDs to synchronize. This synchronization increases the system tolerance concerning changes in brightness in the ambient lights over time, independently of the landmarks location. Therefore, the environment’s ceiling is populated with several landmarks and an Extended Kalman Filter is used to combine the dead-reckoning and landmark information. This increases the flexibility of the system by reducing the number of landmarks required. The experimental evaluation was conducted in a real indoor environment with an autonomous wheelchair prototype

Low-Cost Multiple-MAV SLAM Using Open Source Software

We demonstrate a multiple micro aerial vehicle (MAV) system capable of supporting autonomous exploration and navigation in unknown environments using only a sensor commonly found in low-cost, commercially available MAVs—a front-facing monocular camera. We adapt a popular open source monocular SLAM library, ORB-SLAM, to support multiple inputs and present a system capable of effective cross-map alignment that can be theoretically generalized for use with other monocular SLAM libraries. Using our system, a single central ground control station is capable of supporting up to five MAVs simultaneously without a loss in mapping quality as compared to single-MAV ORB-SLAM. We conduct testing using both benchmark datasets and real-world trials to demonstrate the capability and real-time effectiveness

Stereo Visual SLAM for Mobile Robots Navigation

Esta tesis está enfocada a la combinación de los campos de la robótica móvil y la visión por computador, con el objetivo de desarrollar métodos que permitan a un robot móvil localizarse dentro de su entorno mientras construye un mapa del mismo, utilizando como única entrada un conjunto de imágenes. Este problema se denomina SLAM visual (por las siglas en inglés de "Simultaneous Localization And Mapping") y es un tema que aún continúa abierto a pesar del gran esfuerzo investigador realizado en los últimos años. En concreto, en esta tesis utilizamos cámaras estéreo para capturar, simultáneamente, dos imágenes desde posiciones ligeramente diferentes, proporcionando así información 3D de forma directa. De entre los problemas de localización de robots, en esta tesis abordamos dos de ellos: el seguimiento de robots y la localización y mapeado simultáneo (o SLAM). El primero de ellos no tiene en cuenta el mapa del entorno sino que calcula la trayectoria del robot mediante la composición incremental de las estimaciones de su movimiento entre instantes de tiempo consecutivos. Cuando se usan imágenes para calcular esta trayectoria, el problema toma el nombre de "odometría visual", y su resolución es más sencilla que la del SLAM visual. De hecho, a menudo se integra como parte de un sistema de SLAM completo. Esta tesis contribuye con la propuesta de dos sistemas de odometría visual. Uno de ellos está basado en un solución cerrada y eficiente mientras que el otro está basado en un proceso de optimización no-lineal que implementa un nuevo método de detección y eliminación rápida de espurios. Los métodos de SLAM, por su parte, también abordan la construcción de un mapa del entorno con el objetivo de mejorar sensiblemente la localización del robot, evitando de esta forma la acumulación de error en la que incurre la odometría visual. Además, el mapa construido puede ser empleado para hacer frente a situaciones exigentes como la recuperación de la localización tras la pérdida del robot o realizar localización global. En esta tesis se presentan dos sistemas completos de SLAM visual. Uno de ellos se ha implementado dentro del marco de los filtros probabilísticos no parámetricos, mientras que el otro está basado en un método nuevo de "bundle adjustment" relativo que ha sido integrado con algunas técnicas recientes de visión por computador. Otra contribución de esta tesis es la publicación de dos colecciones de datos que contienen imágenes estéreo capturadas en entornos urbanos sin modificar, así como una estimación del camino real del robot basada en GPS (denominada "ground truth"). Estas colecciones sirven como banco de pruebas para validar métodos de odometría y SLAM visual