Credibilist Simultaneous Localization and Mapping with a LIDAR

Guillaume Trehard (1) , Zayed Alsayed (1) , Evangeline Pollard (1) , Benazouz Bradai (2) , Fawzi Nashashibi (1)

1 RITS - Robotics & Intelligent Transportation Systems
2 Valeo Driving Assistance Domain

From the early beginning, the Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) problem has been approached using a probabilistic background. A new solution based on the Transferable Belief Model (TBM) framework is proposed in this article. It appears that this representation of knowledge affords numerous advantages over the classic probabilistic ones and leads to particularly good performances (an average of 3.2% translation drift and 0.0040deg/m rotation drift), especially when it comes to crowded environment. By introducing the basic concepts of a Credibilist SLAM, this article aims at proving that the use of this new theoretical context opens a lot of perspectives for the SLAM community.

Dès le départ, la problématique de localisation et cartographie simultanée (SLAM) a été approchée avec un contexte probabiliste. Une nouvelle solution basée sur les modèles de croyance transférable (TBM) est proposée dans cet article. Ce type de représentation de la connaissance s'avère avantageux en comparaison aux probabilités et conduit à de particulièrement bonnes performances (une moyenne de 3,2% en dérive en translation et de 0,0040 deg/m en dérive en rotation), spécialement pour les environnements encombrés. En introduisant les concepts de base d'un SLAM crédibiliste, cet article tente de prouver que l'utilisation de ce nouveau contexte théorique ouvre de nombreuses perspectives pour la communauté du SLAM

Domaines: Robotique [cs.RO]

Guillaume Trehard, Zayed Alsayed, Evangeline Pollard, Benazouz Bradai, Fawzi Nashashibi. Credibilist Simultaneous Localization and Mapping with a LIDAR. IROS - International Conference on Intelligent Robots and Systems, Sep 2014, Chicago, United States. ⟨hal-01067931⟩