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Positioning mobile systems with high accuracy is a prerequisite for intelligent autonomous behavior, both in industrial environments and in field robotics. This paper describes the setup of a robotic platform and its use for the evaluation of simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms. A configuration using a mobile robot Husky A200, and a LiDAR (light detection and ranging) sensor was used to implement the setup. For verification of the proposed setup, different scan matching methods for odometry determination in indoor and outdoor environments are tested. An assessment of the accuracy of the baseline 3D-SLAM system and the selected evaluation system is presented by comparing different scenarios and test situations. It was shown that the hdl_graph_slam in combination with the LiDAR OS1 and the scan matching algorithms FAST_GICP and FAST_VGICP achieves good mapping results with accuracies up to 2 cm.
Es wird ein System zur Vorlesungsnachverfolgung (engl. Lecture Tracking) vorgestellt, das eine Kamera automatisch in Richtung des Vortragenden ausrichtet. Die kontinuierliche Positionsbestimmung der Kamera als auch die des Vortragenden erfolgt dabei durch Smartphones. Die Kamera und ein Smartphone sind an einen Roboter montiert, der als Schwenkeinheit dient. Das andere Smartphone trägt der Vortragende. Beide Smartphones können ihre Position im Raum bestimmen, sodass der erforderliche Drehwinkel berechnet und an den Roboter gesendet werden kann. Dieser führt dann die entsprechende Rotation durch, sodass der Vortragende immer in der Bildmitte zu sehen ist.