研究目的
评估不同基准标记类型在非受控光照环境下用于机器人定位的鲁棒性。
研究成果
研究表明，ARUco因其对不利光照和遮挡的强鲁棒性以及高速性能，成为中远距离户外应用的最佳选择。PiTag适用于高速短中距离场景，而AprilTags尽管误检率较高，但在采用ID过滤机制时，能在性能速度与检测范围之间提供均衡方案。
研究不足
实施仅限于具有可用ROS软件包的基准标记类型。由于这一限制，本研究未涵盖所有可能的基准标记技术。
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[IEEE 2019年第24届国际新兴技术与工厂自动化会议(ETFA) - 西班牙萨拉戈萨 (2019.9.10-2019.9.13)] 2019年第24届IEEE国际新兴技术与工厂自动化会议(ETFA) - 在非受控光照环境下实现稳健的六自由度检测
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[IEEE 2019年第24届国际新兴技术与工厂自动化会议(ETFA) - 西班牙萨拉戈萨 (2019.9.10-2019.9.13)] 2019年第24届IEEE国际新兴技术与工厂自动化会议(ETFA) - 在非受控光照环境下实现稳健的六自由度检测
DOI：10.1109/etfa.2019.8869458
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
控制机器人时最关键的问题之一是必须确定自身在环境中的位置。从工业流程应用到户外移动机器人，都会利用地标来实现这一目的：通过识别地标，机器人能够借助计算机视觉技术知晓自身方位。基准标记是解决该问题最经济且最常见的方案之一：这些二维平面图案嵌入了可通过人工视觉技术识别的信息。目前采用C++/Python/MATLAB?库并以ROS作为中间件，正在实施多种不同类型的标记及图像处理算法。本研究评估了各类基准标记的鲁棒性，记录了所用实现方案的主要技术细节，并阐释了各算法的运作原理。通过汇总结果进行展示和讨论，对测试的不同实现方案进行了评估。
作者：
Alejandro Mora，Edmundo Guerra，Manuel Manzanares，Antoni Grau
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