Online Localisation and Colored Mesh Reconstruction Architecture for 3D Visual Feedback in Robotic Exploration Missions

要約

このホワイトペーパーでは、困難な未知の環境で堅牢な同時ローカリゼーションとマッピング（SLAM）を実行し、関連するカラー3Dメッシュ表現をリアルタイムで提供することを目的とした地上探査ロボットのオンラインローカリゼーションとカラーメッシュ再構築（OLCMR）ROS認識アーキテクチャを紹介します。
これは、遠隔地の人間のオペレーターが、ミッション中またはミッション後にマップされた環境を簡単に視覚化するために、または探査ロボット工学の分野でのさらなる研究のための開発拠点として使用することを目的としています。
このアーキテクチャは主に、LiDARベースのSLAMアルゴリズムの慎重に選択されたオープンソースROS実装と、点群および3D空間に投影されたRGBカメラ画像を使用した色付き表面再構成手順で構成されています。
全体的なパフォーマンスは、Newer CollegeのハンドヘルドLiDAR-Vision参照データセットと、それぞれ都市と田舎の屋外環境で代表的な車輪付きロボットに搭載された2つの実験軌道で評価されます。
索引用語：フィールドロボット、マッピング、SLAM、色付き表面再構成

要約(オリジナル)

This paper introduces an Online Localisation and Colored Mesh Reconstruction (OLCMR) ROS perception architecture for ground exploration robots aiming to perform robust Simultaneous Localisation And Mapping (SLAM) in challenging unknown environments and provide an associated colored 3D mesh representation in real time. It is intended to be used by a remote human operator to easily visualise the mapped environment during or after the mission or as a development base for further researches in the field of exploration robotics. The architecture is mainly composed of carefully-selected open-source ROS implementations of a LiDAR-based SLAM algorithm alongside a colored surface reconstruction procedure using a point cloud and RGB camera images projected into the 3D space. The overall performances are evaluated on the Newer College handheld LiDAR-Vision reference dataset and on two experimental trajectories gathered on board of representative wheeled robots in respectively urban and countryside outdoor environments. Index Terms: Field Robots, Mapping, SLAM, Colored Surface Reconstruction

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