要約
移動ロボットのナビゲーションは、ロボットの姿勢を知ることが条件となる。オブザーバベースのローカライゼーションでは、ロボットの初期姿勢を事前に知ることができないため、その推定が必要となります。グローバルローカリゼーションの問題に対する解決策は、ノイズや環境の恣意性にロバストであるが、動きと時間が必要であり、それを節約する（必要がある）か、推定時間は最小であるが、環境構造を仮定し、ノイズに敏感であり、前処理とチューニングが必要であるかのいずれかである。本稿では、この2つのアプローチの長所を維持し、短所を回避する方法を提案する。この手法は、2D LIDARセンサーの姿勢仮説の誤差に関するCAER(Cumulative Absolute Error per Ray)メトリックの特性を活用し、fine(r)姿勢推定のためにスキャン-to-マップ-スキャンマッチングを利用する。実環境とセンサーの特性を考慮した、実環境とシミュレートされた条件下での多数のテストにより、提案手法は、ポーズ発見率と実行時間の点で、両クラスのソリューションの最先端手法を凌駕することが示される。ソースコードはダウンロード可能です。
要約(オリジナル)
Navigation of a mobile robot is conditioned on the knowledge of its pose. In observer-based localisation configurations its initial pose may not be knowable in advance, leading to the need of its estimation. Solutions to the problem of global localisation are either robust against noise and environment arbitrariness but require motion and time, which may (need to) be economised on, or require minimal estimation time but assume environmental structure, may be sensitive to noise, and demand preprocessing and tuning. This article proposes a method that retains the strengths and avoids the weaknesses of the two approaches. The method leverages properties of the Cumulative Absolute Error per Ray (CAER) metric with respect to the errors of pose hypotheses of a 2D LIDAR sensor, and utilises scan–to–map-scan matching for fine(r) pose estimations. A large number of tests, in real and simulated conditions, involving disparate environments and sensor properties, illustrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods of both classes of solutions in terms of pose discovery rate and execution time. The source code is available for download.
arxiv情報
| 著者 | Alexandros Filotheou |
| 発行日 | 2024-07-05 12:08:25+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |