CLOi-Mapper: Consistent, Lightweight, Robust, and Incremental Mapper With Embedded Systems for Commercial Robot Services

要約

いくつかのフォームファクターを備えた商用自律型サービス ロボットでは、清掃や誘導などの適切なサービスを提供するために、同時位置特定とマッピング (SLAM) が不可欠なテクノロジーです。
このようなロボットには、特定のアプリケーションや環境に適した SLAM アルゴリズムが必要です。
したがって、過去 10 年間にさまざまな要件に対処するために、いくつかの SLAM フレームワークが提案されてきました。
しかし、ローエンドのプロセッサーや低解像度の 2D LiDAR センサーなどのセンサー データが不十分なサービス ロボットを扱う場合、最近の革新的なフレームワークを実装する際に課題に直面しました。
特に、商用ロボットに関しては、特定のセンサーや環境専用のパフォーマンスよりも、さまざまなハードウェア構成や環境における一貫したパフォーマンスの方が重要です。
したがって、我々は、a) 組み込みシステムにおけるグローバル姿勢推定のための多段階 % 階層的アプローチを提案します。
b) 同期センサーに対するゼロ制約のグラフ生成方法。
c) 長期的なポーズグラフ最適化のための堅牢でメモリ効率の高い方法。
家庭内および大規模な屋内環境で検証されたように、提案された方法は、商用分野のサービスに対して一貫した全体的な姿勢推定をもたらします。
さらに、提案された方法は、大量生産と長期 (> 5 年) の運用を通じて検証された一貫したパフォーマンスを考慮すると、潜在的な商業的実行可能性を示します。

要約(オリジナル)

In commercial autonomous service robots with several form factors, simultaneous localization and mapping (SLAM) is an essential technology for providing proper services such as cleaning and guidance. Such robots require SLAM algorithms suitable for specific applications and environments. Hence, several SLAM frameworks have been proposed to address various requirements in the past decade. However, we have encountered challenges in implementing recent innovative frameworks when handling service robots with low-end processors and insufficient sensor data, such as low-resolution 2D LiDAR sensors. Specifically, regarding commercial robots, consistent performance in different hardware configurations and environments is more crucial than the performance dedicated to specific sensors or environments. Therefore, we propose a) a multi-stage %hierarchical approach for global pose estimation in embedded systems; b) a graph generation method with zero constraints for synchronized sensors; and c) a robust and memory-efficient method for long-term pose-graph optimization. As verified in in-home and large-scale indoor environments, the proposed method yields consistent global pose estimation for services in commercial fields. Furthermore, the proposed method exhibits potential commercial viability considering the consistent performance verified via mass production and long-term (> 5 years) operation.

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