Publication: ANVM-Virtual Mapping
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2013
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Abstract
El mapeado y la localización en interiores han sido un problema, en su mayor parte,no resuelto. Las técnicas actuales utilizan escáneres láser 3D (LIDAR) y posicionamiento mediante ondas de radio. Sin embargo, uno de los principales inconvenientes que tienen estas técnicas es el empleo de equipos muy costosos que requieren mucho tiempo para su despliegue y utilización. En este proyecto se presenta una solución tanto hardware como software: ANVM. Proporciona un dispositivo de mapeado económico y preciso, software para la edición de mapas y una aplicación para smartphones basada en Android. Nuestro dispositivo para realizar el escáner está compuesto por un Microsoft Kinect, un microprocesador Arduino Uno y una plataforma móvil personalizada que utiliza codificadores rotatorios digitales para llevar un seguimiento de la posición. Combinando los datos provenientes de la nube de puntos del Kinect y la información de la posición podemos virtualizar espacios interiores utilizando el algoritmo Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM. Tras muchas y exhaustivas pruebas, hemos conseguido buenos resultados y alcanzado nuestro objetivo de crear un dispositivo de mapeado a un coste muy reducido.
[ABSTRACT]
Indoor localization and mapping has been a largely unresolved problem. Current stateof-the-art approaches use 3D laser scanning (LIDAR) and radio wave positioning. A
major drawback is they require very expensive equipment and are time consuming to set up. We present a complete software and hardware solution: ANVM (Augmented Navigation & Virtual Mapping). Providing an inexpensive but accurate mapping device,map editing software and a smartphone application based on Android. Our scanner device is comprised by a Microsoft Kinect, an onboard Arduino Uno microprocessor and a custom mobile platform which utilizes digital encoders for position tracking. Combining the Kinect point cloud data and position information we are able to virtualize indoor environments utilising the Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM technique. Through extensive experiments, we have achieved good results succeeding in our goal to create an inexpensive mapping device.
Description
Proyecto de Sistemas Informáticos (Facultad de Informática, Curso 2012-2013)