Large-Scale Dense 3D Mapping Using Submaps Derived From Orthogonal Imaging Sonars

要約

3D 状況認識は、あらゆる自律システムにとって重要です。
ただし、水中で動作する場合、環境条件により音響センサーの使用が必要になることがよくあります。
これらの音響センサーは、ソナー画像の高ノイズと 3D 情報の欠如に悩まされており、3D 知覚データを回復するために直交するイメージング ソナーのペアを使用する動機となっています。
これまでのところ、この分野のマッピング システムは、離散タイムステップで利用可能なデータのサブセットのみを使用し、環境内のオブジェクト レベルの事前情報に依存して、高カバレッジ 3D マップを開発しています。
さらに、高カバレッジのマップを構築するには、単純な繰り返しオブジェクトが存在する必要があります。
この研究では、単純な繰り返しオブジェクトの密度が異なる複雑な未知の環境の高密度の 3D マップを作成するために、同時位置特定およびマッピング (SLAM) システムと統合されたサブマップベースのマッピング システムを提案します。
このサブマッピングのアプローチを、この分野におけるこれまでの研究と比較し、単純な環境と、水没した航空機などの非常に複雑な環境を分析します。
サブマッピングベースのアプローチと、単純な繰り返しオブジェクトを利用した以前の研究との間のトレードオフを分析します。
各方法の動機が十分に発揮されている部分と不十分な部分を示します。
重要なのは、私たちが提案するサブマッピングの使用法は、広口径マルチビームイメージングソナーによる水中状況認識の進歩を達成し、まったく未知の複雑な環境に対する汎用化された大規模で高密度な3Dマッピング機能に向けて進んでいることです。

要約(オリジナル)

3D situational awareness is critical for any autonomous system. However, when operating underwater, environmental conditions often dictate the use of acoustic sensors. These acoustic sensors are plagued by high noise and a lack of 3D information in sonar imagery, motivating the use of an orthogonal pair of imaging sonars to recover 3D perceptual data. Thus far, mapping systems in this area only use a subset of the available data at discrete timesteps and rely on object-level prior information in the environment to develop high-coverage 3D maps. Moreover, simple repeating objects must be present to build high-coverage maps. In this work, we propose a submap-based mapping system integrated with a simultaneous localization and mapping (SLAM) system to produce dense, 3D maps of complex unknown environments with varying densities of simple repeating objects. We compare this submapping approach to our previous works in this area, analyzing simple and highly complex environments, such as submerged aircraft. We analyze the tradeoffs between a submapping-based approach and our previous work leveraging simple repeating objects. We show where each method is well-motivated and where they fall short. Importantly, our proposed use of submapping achieves an advance in underwater situational awareness with wide aperture multi-beam imaging sonar, moving toward generalized large-scale dense 3D mapping capability for fully unknown complex environments.

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