AscDAMs: Advanced SLAM-based channel detection and mapping system

要約

高解像度で正確な流路トポグラフィーと堆積状況を取得することは、流路化土石流の研究における事前の課題です。
現在、衛星画像やドローン写真測量などの広く使用されているマッピング技術は、特に汶川地震地域の長く深い渓谷の水路内部の状況を正確に観察するのに苦労しています。
SLAM は 3D マッピングのための新しいテクノロジーです。
しかし、長く深い峡谷の非常に険しい環境は、最先端の SLAM でも 2 つの大きな課題を引き起こします。(1) 特殊な特徴。
(2) センサーの激しい揺れや振動。
これらの問題により、SLAM 結果に大きな偏差と大量のノイズが発生します。
このような環境での SLAM マッピングを改善するために、高度な SLAM ベースのチャネル検出およびマッピング システム、つまり AscDAM を提案します。
SLAM 結果の後処理に対する 3 つの主な機能強化が特徴です。(1) デジタル オルソフォト ​​マップ支援偏差補正アルゴリズムにより、系統的エラーが大幅に排除されます。
(2) 点群平滑化アルゴリズムにより、ノイズが大幅に減少します。
(3) 断面抽出アルゴリズムにより、流路堆積物とその変化を定量的に評価できます。
2023年2月と11月に中国の文川県の竹頭峡谷で2つの野外実験が実施され、梅雨の前後の観察が行われた。
私たちは、SLAM の結果を大幅に改善する AscDAM の機能を実証し、特に困難な環境をマッピングするための SLAM を促進します。
提案された方法は、詳細な流路形態、浸食パターン、堆積物の区別、体積推定、および変化検出を含む、デブリ流路内部の検出における既存の技術の不十分さを補います。
これは、本格的な土石流メカニズム、長期にわたる地震後の進化、および危険性評価の研究を強化するのに役立ちます。

要約(オリジナル)

Obtaining high-resolution, accurate channel topography and deposit conditions is the prior challenge for the study of channelized debris flow. Currently, wide-used mapping technologies including satellite imaging and drone photogrammetry struggle to precisely observe channel interior conditions of mountainous long-deep gullies, particularly those in the Wenchuan Earthquake region. SLAM is an emerging tech for 3D mapping; however, extremely rugged environment in long-deep gullies poses two major challenges even for the state-of-art SLAM: (1) Atypical features; (2) Violent swaying and oscillation of sensors. These issues result in large deviation and lots of noise for SLAM results. To improve SLAM mapping in such environments, we propose an advanced SLAM-based channel detection and mapping system, namely AscDAMs. It features three main enhancements to post-process SLAM results: (1) The digital orthophoto map aided deviation correction algorithm greatly eliminates the systematic error; (2) The point cloud smoothing algorithm substantially diminishes noises; (3) The cross section extraction algorithm enables the quantitative assessment of channel deposits and their changes. Two field experiments were conducted in Chutou Gully, Wenchuan County in China in February and November 2023, representing observations before and after the rainy season. We demonstrate the capability of AscDAMs to greatly improve SLAM results, promoting SLAM for mapping the specially challenging environment. The proposed method compensates for the insufficiencies of existing technologies in detecting debris flow channel interiors including detailed channel morphology, erosion patterns, deposit distinction, volume estimation and change detection. It serves to enhance the study of full-scale debris flow mechanisms, long-term post-seismic evolution, and hazard assessment.

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