xFLIE: Leveraging Actionable Hierarchical Scene Representations for Autonomous Semantic-Aware Inspection Missions

要約

この記事では、完全に統合された 3D 階層シーン グラフ ベースの自律検査アーキテクチャである xFLIE について説明します。
具体的には、インクリメンタル 3D レイヤード セマンティック グラフ (LSG) 構築と、マルチモーダル自律性、First-Look ベースの検査および探索 (FLIE) プランナーによるリアルタイム活用の密結合ソリューションを提示し、検査タスクに対処します。
未知の環境における先験的な未知の意味論的対象。
この取り組みは、体積モデルに加えて、またはその代替として、大規模な検査ミッション中に直感的なシーン表現を維持するという課題に取り組むことを目的としています。
その貢献を通じて、提案されたアーキテクチャは、高レベルの多層抽象環境表現を提供すると同時に、シーンの理解、何を検査するべきか、および推論を通じて検査計画を強化できる、迅速かつ情報に基づいた意思決定のための扱いやすい基盤を維持することを目的としています。
、なぜ検査する必要があるのですか？
提案された LSG フレームワークは、複数の抽象化層で下位のローカル グラフをネストする概念を活用するように設計されており、統合された FLIE プランナーの機能に基づいた抽象概念が使用されます。
提案されたアーキテクチャは、直観的なシーン表現を通じて、人間のオペレーターにとって理解しやすい環境モデルを提供し、状況認識と動作環境の理解を向上させるのに役立ちます。
人間のオペレーターだけでなく統合プランナーによってクエリに対処するための、LSG を超える階層的およびセマンティックなパス プランニング機能のユースケースの利点を強調します。
提案されたアーキテクチャの有効性は、大規模な屋外都市シナリオのシミュレーションと、ボストン ダイナミクス スポットの四足歩行ロボットに搭載された広範な屋外フィールド実験で評価されます。

要約(オリジナル)

This article presents xFLIE, a fully integrated 3D hierarchical scene graph based autonomous inspection architecture. Specifically, we present a tightly-coupled solution of incremental 3D Layered Semantic Graphs (LSG) construction and real-time exploitation by a multi-modal autonomy, First-Look based Inspection and Exploration (FLIE) planner, to address the task of inspection of apriori unknown semantic targets of interest in unknown environments. This work aims to address the challenge of maintaining, in addition to or as an alternative to volumetric models, an intuitive scene representation during large-scale inspection missions. Through its contributions, the proposed architecture aims to provide a high-level multi-tiered abstract environment representation whilst simultaneously maintaining a tractable foundation for rapid and informed decision-making capable of enhancing inspection planning through scene understanding, what should it inspect ?, and reasoning, why should it inspect ?. The proposed LSG framework is designed to leverage the concept of nesting lower local graphs, at multiple layers of abstraction, with the abstract concepts grounded on the functionality of the integrated FLIE planner. Through intuitive scene representation, the proposed architecture offers an easily digestible environment model for human operators which helps to improve situational awareness and their understanding of the operating environment. We highlight the use-case benefits of hierarchical and semantic path-planning capability over LSG to address queries, by the integrated planner as well as the human operator. The validity of the proposed architecture is evaluated in large-scale simulated outdoor urban scenarios as well as being deployed onboard a Boston Dynamics Spot quadruped robot for extensive outdoor field experiments.

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