Fast Staircase Detection and Estimation using 3D Point Clouds with Multi-detection Merging for Heterogeneous Robots

要約

ロボット システムには、人間が使用するために設計された複雑な 3 次元環境 (複数階の建物など) で動作する高度なモビリティ機能が必要です。
ある程度の自律性を組み込むことで、ロボットはそのような複雑な環境で堅牢、確実、効率的に動作できます。たとえば、展開中にオペレーターとロボットの間の通信が失われた場合、自動的に「ホームに戻る」ことができます。
この作品は、さまざまな階段を自律的に見つけて登ることを可能にすることで、移動ロボットがマルチレベル環境で堅牢に動作できるようにする新しい方法を提示します。
車輪付きロボットが四足歩行システムと連携して、さまざまな階段をすばやく検出し、確実に登るという結果を提示します。
異種プラットフォームで実行できるこの新しい階段検出アルゴリズムのパフォーマンスは、現在の最先端の検出アルゴリズムと比較されます。
私たちのアプローチにより、検出の精度と速度が大幅に向上することを示しています。

要約(オリジナル)

Robotic systems need advanced mobility capabilities to operate in complex, three-dimensional environments designed for human use, e.g., multi-level buildings. Incorporating some level of autonomy enables robots to operate robustly, reliably, and efficiently in such complex environments, e.g., automatically ‘returning home’ if communication between an operator and robot is lost during deployment. This work presents a novel method that enables mobile robots to robustly operate in multi-level environments by making it possible to autonomously locate and climb a range of different staircases. We present results wherein a wheeled robot works together with a quadrupedal system to quickly detect different staircases and reliably climb them. The performance of this novel staircase detection algorithm that is able to run on the heterogeneous platforms is compared to the current state-of-the-art detection algorithm. We show that our approach significantly increases the accuracy and speed at which detections occur.

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