Exploring Probabilistic Distance Fields in Robotics

要約

インテリジェントロボットミッションの成功は、それぞれが異なる表現を必要とするさまざまな研究タスクを統合することにかかっています。
タスクごとにタスク固有の表現を設計するのはコストがかかり、非現実的です。
複数のタスクに適した統一表現はまだ解明されていません。
私の概要では、ユークリッド距離場 (EDF) の基本特性を勾配、表面法線、密な再構成とともに数学的にモデル化する GP ベースの確率的距離場 (GPDF) 表現に関する一連の研究成果を紹介します。
これまでの進歩と今後の継続的な研究は、GPDF が位置特定、マッピング、動作計画、障害物回避、把握、人間とロボットのコラボレーション、高密度視覚化などの複数のタスクの表現の統一ソリューションを提供する可能性があることを示しています。
GPDF は、ロボットがより複雑で困難なタスクを実行するための基礎となると私は信じています。
GPDF を活用することで、ロボットは複雑な環境を移動し、空間関係を理解し​​、物体や人間とシームレスに対話できるようになります。

要約(オリジナル)

The success of intelligent robotic missions relies on integrating various research tasks, each demanding distinct representations. Designing task-specific representations for each task is costly and impractical. Unified representations suitable for multiple tasks remain unexplored. My outline introduces a series of research outcomes of GP-based probabilistic distance field (GPDF) representation that mathematically models the fundamental property of Euclidean distance field (EDF) along with gradients, surface normals and dense reconstruction. The progress to date and ongoing future works show that GPDF has the potential to offer a unified solution of representation for multiple tasks such as localisation, mapping, motion planning, obstacle avoidance, grasping, human-robot collaboration, and dense visualisation. I believe that GPDF serves as the cornerstone for robots to accomplish more complex and challenging tasks. By leveraging GPDF, robots can navigate through intricate environments, understand spatial relationships, and interact with objects and humans seamlessly.

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