FR-SLAM: A SLAM Improvement Method Based on Floor Plan Registration

要約

SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) テクノロジーは、環境マップの構築と位置特定を可能にし、移動ロボットの屋内自律ナビゲーションの重要な技術として機能します。
従来の SLAM 手法では通常、完全な地図を取得するために屋内ナビゲーション中にすべての部屋を徹底的に横断する必要があり、その結果、経路計画に時間がかかり、目標地点に到達するまでの時間が長くなります。
さらに、動作中の累積誤差は不正確なロボット位置特定につながり、ナビゲーション効率に影響を与えます。この論文では、元のフロアプランを位置合わせして変換するために形態学ベースのフロアプラン登録アルゴリズムを利用する、フロアプラン登録に基づく改良された SLAM 手法 FR-SLAM を提案します。
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このアプローチにより、包括的なモーション マップの迅速な取得と効率的な経路計画が容易になり、より短い時間枠内で目標位置への迅速なナビゲーションが可能になります。
登録とロボットの動きの位置特定の精度を高めるために、リアルタイム更新戦略が採用されており、現在位置の建物の構造と地図を比較し、正確な位置特定のために平面図の登録結果を動的に更新します。
実際のデータセットとシミュレートされたデータセットに対して実施された比較テストにより、この方法は他のベンチマーク アルゴリズムと比較して、フロア プランの登録精度が高く、目標位置に到達するまでの時間が短縮されることが実証されています。

要約(オリジナル)

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technology enables the construction of environmental maps and localization, serving as a key technique for indoor autonomous navigation of mobile robots. Traditional SLAM methods typically require exhaustive traversal of all rooms during indoor navigation to obtain a complete map, resulting in lengthy path planning times and prolonged time to reach target points. Moreover, cumulative errors during motion lead to inaccurate robot localization, impacting navigation efficiency.This paper proposes an improved SLAM method, FR-SLAM, based on floor plan registration, utilizing a morphology-based floor plan registration algorithm to align and transform original floor plans. This approach facilitates the rapid acquisition of comprehensive motion maps and efficient path planning, enabling swift navigation to target positions within a shorter timeframe. To enhance registration and robot motion localization accuracy, a real-time update strategy is employed, comparing the current position’s building structure with the map and dynamically updating floor plan registration results for precise localization. Comparative tests conducted on real and simulated datasets demonstrate that, compared to other benchmark algorithms, this method achieves higher floor plan registration accuracy and shorter time consumption to reach target positions.

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