DVM-SLAM: Decentralized Visual Monocular Simultaneous Localization and Mapping for Multi-Agent Systems

要約

協調的な同時ローカリゼーションとマッピング（C-SLAM）により、複数のエージェントが不明な環境のマッピングで協力しながら、同時に自分の位置を推定できます。
このアプローチは、エージェント間で情報を共有し、ドリフトを削減し、より大きな領域の集合的な調査を可能にすることにより、堅牢性、スケーラビリティ、および精度を向上させます。
この論文では、最初のオープンソース分散型単眼C-SLAMシステムである分散化された視覚的単眼スラム（DVM-SLAM）を提示します。
低コストと軽量の単眼ビジョンセンサーのみを利用することにより、私たちのシステムは小さなロボットとマイクロエアリアル車（MAV）に適しています。
DVM-SLAMの実際の適用性は、カスタム衝突回避フレームワークを備えた物理ロボットで検証され、リアルタイムのマルチエージェント自律ナビゲーションシナリオでの可能性を示しています。
また、最先端の中央集権化された単眼Cスラムシステムに匹敵する精度を示します。
私たちはコードをオープンソーシングし、オンラインで補足資料を提供します。

要約(オリジナル)

Cooperative Simultaneous Localization and Mapping (C-SLAM) enables multiple agents to work together in mapping unknown environments while simultaneously estimating their own positions. This approach enhances robustness, scalability, and accuracy by sharing information between agents, reducing drift, and enabling collective exploration of larger areas. In this paper, we present Decentralized Visual Monocular SLAM (DVM-SLAM), the first open-source decentralized monocular C-SLAM system. By only utilizing low-cost and light-weight monocular vision sensors, our system is well suited for small robots and micro aerial vehicles (MAVs). DVM-SLAM’s real-world applicability is validated on physical robots with a custom collision avoidance framework, showcasing its potential in real-time multi-agent autonomous navigation scenarios. We also demonstrate comparable accuracy to state-of-the-art centralized monocular C-SLAM systems. We open-source our code and provide supplementary material online.

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