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A Low-Cost Ground Truth Marker System for Localization Algorithm Evaluation
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AI
DOI：10.12700/APH.23.2.2026.2.1.png)
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摘要
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定位是自主机器人中最关键的技术问题之一。要评估任何定位算法的性能，需要对比真实数据。另一方面，高成本、复杂且仅限于特定区域的精确相机系统被用于获取准确的位置信息。本研究开发并生产了一种新型设备作为现有系统的替代方案。该设备简单、低成本，易于集成到多种机器人中，并能直接在地面上留下标记，使其在整个机器人运动区域内有效。在测试过程中，手动测量每个标记的位置以确认设备测量的准确性。该设备安装在自主轮椅上，按特定数量和间隔自动在地面上留下标记。通过该设备获取的数据与自适应蒙特卡洛定位（AMCL）算法和里程计数据进行比较。比较结果显示，基于里程计的预测向量最初与真实数据高度吻合，但随着时间推移误差累积。在AMCL算法中，尽管使用周围环境中的激光雷达测量数据可能瞬时产生位置误差，但这些误差在后续步骤中显著降低。结果表明，所获得的结果与理论预期相符。
Keyword:
Localization
ground truth
AMCL
odometry
autonomous robots
