要約
マッピングは、モバイルロボットの自律的なナビゲーションを可能にする重要なタスクの1つです。
従来のマッピング方法密な幾何学マップ表現を出力します。
占有グリッド。これは、大きな環境をカバーする長時間のランで一貫性を保つのは簡単ではありません。
一方、ワークスペースのトポロジ構造をキャプチャすることにより、迅速なパス計画が可能になり、通常、匂い測定エラーの蓄積が発生しやすくなり、多くのメモリを消費しません。
このアイデアに続いて、このペーパーでは、グローバルメトリック座標に依存しないローカルに配置された場所のグラフを維持するトポロジマッピング方法であるPrism-Topomapを紹介します。
提案された方法には、場所のグラフにローカリゼーションとループ閉鎖のために、スキャンマッチングパイプラインと組み合わせた元の学習可能なマルチモーダル場所認識が含まれます。
後者はオンラインで更新され、ロボットは各タイムステップで適切なノードにローカライズされます。
私たちは、写真と現実的な環境の範囲と実際のロボットで提案されたアプローチの幅広い実験的評価を実施し、それを最新の芸術と比較します。
経験的評価の結果は、Prism-Topomapが競合他社を計算上面で一貫して上回ることを確認し、高いマッピング品質を達成し、実際のロボットでうまく機能することを確認しています。
Prism-Topomapのコードはオープンソースであり、https：//github.com/kirillmouraviev/prism-topomapで入手できます。
要約(オリジナル)
Mapping is one of the crucial tasks enabling autonomous navigation of a mobile robot. Conventional mapping methods output a dense geometric map representation, e.g. an occupancy grid, which is not trivial to keep consistent for prolonged runs covering large environments. Meanwhile, capturing the topological structure of the workspace enables fast path planning, is typically less prone to odometry error accumulation, and does not consume much memory. Following this idea, this paper introduces PRISM-TopoMap — a topological mapping method that maintains a graph of locally aligned locations not relying on global metric coordinates. The proposed method involves original learnable multimodal place recognition paired with the scan matching pipeline for localization and loop closure in the graph of locations. The latter is updated online, and the robot is localized in a proper node at each time step. We conduct a broad experimental evaluation of the suggested approach in a range of photo-realistic environments and on a real robot, and compare it to state of the art. The results of the empirical evaluation confirm that PRISM-Topomap consistently outperforms competitors computationally-wise, achieves high mapping quality and performs well on a real robot. The code of PRISM-Topomap is open-sourced and is available at: https://github.com/kirillMouraviev/prism-topomap.
arxiv情報
| 著者 | Kirill Muravyev,Alexander Melekhin,Dmitry Yudin,Konstantin Yakovlev |
| 発行日 | 2025-02-07 10:37:54+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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