Open Source Robot Localization for Non-Planar Environments

要約

移動ロボットがそのミッションを実行する動作環境は、スロープやスロープを備えた屋外および屋内環境を含む、非平坦な地形特性を示すことがよくあります。
このようなシナリオでは、位置特定に使用される従来の方法論は、新たな課題と制限に直面します。
この研究では、地盤の高さと傾斜の考慮事項を組み込んだ位置特定フレームワークを概説しますが、そのような状況では行き詰まる可能性がある従来の 2D 位置特定パラダイムから逸脱しています。
私たちが提案するアプローチでは、グリッドマップとオクトマップを使用して、マップに標高と空間占有情報が含まれます。
同時に、知覚モデルは、通常の構造的および動的障害物に加えて、ロボットの傾斜した向きと障害物としての潜在的な地面の存在に対応するように設計されています。
私たちは、ロボット ナビゲーションで有名なオープンソース フレームワークである Nav2 内でアプローチを開発し、厳密に検証してきました。
私たちの調査結果は、私たちの方法論が、困難な屋外環境や複雑な地形で動作する移動ロボットにとって実行可能かつ効果的な代替手段であることを示しています。

要約(オリジナル)

The operational environments in which a mobile robot executes its missions often exhibit non-flat terrain characteristics, encompassing outdoor and indoor settings featuring ramps and slopes. In such scenarios, the conventional methodologies employed for localization encounter novel challenges and limitations. This study delineates a localization framework incorporating ground elevation and inclination considerations, deviating from traditional 2D localization paradigms that may falter in such contexts. In our proposed approach, the map encompasses elevation and spatial occupancy information, employing Gridmaps and Octomaps. At the same time, the perception model is designed to accommodate the robot’s inclined orientation and the potential presence of ground as an obstacle, besides usual structural and dynamic obstacles. We have developed and rigorously validated our approach within Nav2, and esteemed open-source framework renowned for robot navigation. Our findings demonstrate that our methodology represents a viable and effective alternative for mobile robots operating in challenging outdoor environments or intrincate terrains.

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