Improving Self-Consistency in Underwater Mapping Through Laser-Based Loop Closure (Extended)

要約

海底環境やインフラの変化を監視するには、正確で一貫性のある深浅地形図が必要です。
これらの地図は水中車両によって収集されることが増えており、マッピングには正確な車両ナビゲーション ソリューションが必要です。
水中ビークル用の商用既製（COTS）ナビゲーション ソリューションは、位置特定のために外部音響センサーに依存することがよくありますが、測量グレードの音響センサーは導入に費用がかかり、ビークルの範囲が制限されます。
同時位置特定とマッピングの分野の技術、特にループ クロージャは、推測航法よりもナビゲーション ソリューションの品質を向上させることができますが、COTS ナビゲーション システムに統合するのは困難です。
この研究では、市販の海底ナビゲーション システムによって生成される状態推定にループ閉鎖測定をスムーズに統合することにより、深浅地形図の自己一貫性を向上させる方法を示します。
統合は、生のセンサー測定値や独自のモデルにアクセスすることなく、事前に加速時のホワイトノイズを使用して行われます。
カナダのオンタリオ州ワイアトンにある海底難破船の 3D スキャンを含む、シミュレーション データセットと実験データセットの両方で、地図の自己一貫性の向上が示されています。

要約(オリジナル)

Accurate, self-consistent bathymetric maps are needed to monitor changes in subsea environments and infrastructure. These maps are increasingly collected by underwater vehicles, and mapping requires an accurate vehicle navigation solution. Commercial off-the-shelf (COTS) navigation solutions for underwater vehicles often rely on external acoustic sensors for localization, however survey-grade acoustic sensors are expensive to deploy and limit the range of the vehicle. Techniques from the field of simultaneous localization and mapping, particularly loop closures, can improve the quality of the navigation solution over dead-reckoning, but are difficult to integrate into COTS navigation systems. This work presents a method to improve the self-consistency of bathymetric maps by smoothly integrating loop-closure measurements into the state estimate produced by a commercial subsea navigation system. Integration is done using a white-noise-on-acceleration motion prior, without access to raw sensor measurements or proprietary models. Improvements in map self-consistency are shown for both simulated and experimental datasets, including a 3D scan of an underwater shipwreck in Wiarton, Ontario, Canada.

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