Efficient Real-time Smoke Filtration with 3D LiDAR for Search and Rescue with Autonomous Heterogeneous Robotic Systems

要約

エアロゾル粒子が存在する過酷で構造化されていない地下 (Sub-T) 環境での捜索救助 (SAR) ミッションは、最近、ロボット工学の分野で主な焦点となっています。
煙や粉塵などのエアロゾル粒子は、全地球航法衛星システム (GNSS) が拒否された環境での自律航行と位置特定のために搭載された認識システムに依存するため、移動ロボット プラットフォームのパフォーマンスに直接影響します。
障害物回避および物体検出アルゴリズムはノイズの存在に対してある程度耐性がありますが、そのパフォーマンスは光検出測距 (LiDAR) やカメラなどの車載センサーによって取得されたデータの品質に直接依存します。
したがって、この論文では、衝突検出に使用する前に点群 (PCL) から検出された煙粒子を除去するための、局所的な点密度などの強度情報と空間情報に基づいた新しいモジュール式の不可知論的なフィルタリング パイプラインを提案します。
さらに、複数のフロンティア探査ミッション中の煙の存在下での提案されたフレームワークの有効性が調査され、他の方法論とその計算上の影響との比較を容易にするために実験結果が提示されます。
これは、移動ロボットの安全な自律ナビゲーションを考慮しながら、利用可能な計算リソースに基づいて濾過スキームをより効果的に利用するための貴重な洞察を研究コミュニティに提供します。

要約(オリジナル)

Search and Rescue (SAR) missions in harsh and unstructured Sub-Terranean (Sub-T) environments in the presence of aerosol particles have recently become the main focus in the field of robotics. Aerosol particles such as smoke and dust directly affect the performance of any mobile robotic platform due to their reliance on their onboard perception systems for autonomous navigation and localization in Global Navigation Satellite System (GNSS)-denied environments. Although obstacle avoidance and object detection algorithms are robust to the presence of noise to some degree, their performance directly relies on the quality of captured data by onboard sensors such as Light Detection And Ranging (LiDAR) and camera. Thus, this paper proposes a novel modular agnostic filtration pipeline based on intensity and spatial information such as local point density for removal of detected smoke particles from Point Cloud (PCL) prior to its utilization for collision detection. Furthermore, the efficacy of the proposed framework in the presence of smoke during multiple frontier exploration missions is investigated while the experimental results are presented to facilitate comparison with other methodologies and their computational impact. This provides valuable insight to the research community for better utilization of filtration schemes based on available computation resources while considering the safe autonomous navigation of mobile robots.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google