要約
SLAM (Most Simultaneous Localization and Mapping) システムは従来、現実世界のシナリオと一致しない静的な世界を想定してきました。
ロボットが動的な環境で安全に移動および計画できるようにするには、移動オブジェクトを処理できる表現を採用することが不可欠です。
ダイナミック SLAM は、オブジェクトの動きをさらに推定しながらシステム全体の精度を向上させるため、SLAM 研究の新興分野です。
最新の文献では、世界またはオブジェクト座標系のいずれかで動的オブジェクト点を表す、ダイナミック SLAM の 2 つの主要な定式化について説明しています。
ローカル基準フレームでオブジェクト点を表現することは直感的に見えるかもしれませんが、必ずしも最も正確で堅牢なソリューションが得られるとは限りません。
このペーパーでは、さまざまなダイナミック SLAM 定式化の徹底的な分析を実施して提示し、問題に対処する最適なアプローチを特定します。
この目的を達成するために、さまざまな動的 SLAM 定式化を評価するために使用できる、GTSAM を使用したフロントエンドに依存しないフレームワークを導入します。
要約(オリジナル)
Most Simultaneous localisation and mapping (SLAM) systems have traditionally assumed a static world, which does not align with real-world scenarios. To enable robots to safely navigate and plan in dynamic environments, it is essential to employ representations capable of handling moving objects. Dynamic SLAM is an emerging field in SLAM research as it improves the overall system accuracy while providing additional estimation of object motions. State-of-the-art literature informs two main formulations for Dynamic SLAM, representing dynamic object points in either the world or object coordinate frame. While expressing object points in a local reference frame may seem intuitive, it may not necessarily lead to the most accurate and robust solutions. This paper conducts and presents a thorough analysis of various Dynamic SLAM formulations, identifying the best approach to address the problem. To this end, we introduce a front-end agnostic framework using GTSAM that can be used to evaluate various Dynamic SLAM formulations.
arxiv情報
| 著者 | Jesse Morris,Yiduo Wang,Viorela Ila |
| 発行日 | 2023-12-07 03:57:00+00:00 |
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