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(Referência obtida automaticamente do Web of Science, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores.)

Place Recognition in Forests With Urquhart Tessellations

Texto completo
Autor(es):
Nardari, V, Guilherme ; Cohen, Avraham [1] ; Chen, Steven W. [1, 2] ; Liu, Xu [1] ; Arcot, Vaibhav [1, 2] ; Romero, Roseli A. F. [3] ; Kumar, Vijay [1]
Número total de Autores: 7
Afiliação do(s) autor(es):
[1] Nardari, Guilherme, V, Univ Penn, GRASP Lab, Philadelphia, PA 19104 - USA
[2] Treeswift, Philadelphia, PA 19104 - USA
[3] Nardari, Guilherme, V, Univ Sao Paulo, Robot Learning Lab, BR-13566590 Sao Carlos, SP - Brazil
Número total de Afiliações: 3
Tipo de documento: Artigo Científico
Fonte: IEEE ROBOTICS AND AUTOMATION LETTERS; v. 6, n. 2, p. 279-286, APR 2021.
Citações Web of Science: 0
Resumo

In this letter, we present a novel descriptor based on Urquhart tessellations derived from the position of trees in a forest. We propose a framework that uses these descriptors to detect previously seen observations and landmark correspondences, even with partial overlap and noise. We run loop closure detection experiments in simulation and real-world data map-merging from different flights of an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) in a pine tree forest and show that our method outperforms state-of-the-art approaches in accuracy and robustness. (AU)

Processo FAPESP: 14/50851-0 - INCT 2014: Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para Sistemas Autônomos Cooperativos Aplicados em Segurança e Meio Ambiente
Beneficiário:Marco Henrique Terra
Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Temático
Processo FAPESP: 18/24526-5 - Estimação de estrutura e saúde de plantações utilizando robôs heterogêneos
Beneficiário:Guilherme Vicentim Nardari
Linha de fomento: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto