D-Lite: Navigation-Oriented Compression of 3D Scene Graphs under Communication Constraints

要約

未知の環境を協力して探索する複数のロボット チームにとって、探索とナビゲーションのタスクをサポートするために、収集された情報がロボット間で効率的に共有されることが非常に重要です。
無線チャネルには帯域幅の制限などの実際的な制約があるため、ロボットは送信する情報を慎重に選択する必要があります。
この論文では、環境の幾何学的側面と意味論的側面の両方を記述する階層マップ表現である 3D シーン グラフを使用して環境情報がモデル化されるケースを検討します。
次に、グラフ理論ツール、つまりグラフ スパナを活用して、帯域幅の制約下でロボット間の通信を可能にすることを目的として、3D シーン グラフを効率的に圧縮する貪欲なアルゴリズムを設計します。
当社の圧縮アルゴリズムはナビゲーション指向であり、ユーザーが指定した通信予算の制約を満たしながら、関心のある場所間の最短経路をほぼ維持するように設計されています。
提案されたアルゴリズムの有効性は、現実的なシミュレーターでの合成ロボット ナビゲーション実験で実証されます。
ビデオの要約は https://youtu.be/nKYXU5VC6A8 でご覧いただけます。

要約(オリジナル)

For a multi-robot team that collaboratively explores an unknown environment, it is of vital importance that collected information is efficiently shared among robots in order to support exploration and navigation tasks. Practical constraints of wireless channels, such as limited bandwidth, urge robots to carefully select information to be transmitted. In this paper, we consider the case where environmental information is modeled using a 3D Scene Graph, a hierarchical map representation that describes both geometric and semantic aspects of the environment. Then, we leverage graph-theoretic tools, namely graph spanners, to design greedy algorithms that efficiently compress 3D Scene Graphs with the aim of enabling communication between robots under bandwidth constraints. Our compression algorithms are navigation-oriented in that they are designed to approximately preserve shortest paths between locations of interest, while meeting a user-specified communication budget constraint. The effectiveness of the proposed algorithms is demonstrated in synthetic robot navigation experiments in a realistic simulator. A video abstract is available at https://youtu.be/nKYXU5VC6A8.

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