Fast and Robust Localization for Humanoid Soccer Robot via Iterative Landmark Matching

要約

正確なロボットのローカリゼーションは、効果的な操作に不可欠です。
モンテカルロローカリゼーション（MCL）は、一般的に既知のマップで使用されますが、各粒子のランドマークマッチングにより計算高価です。
ヒューマノイドロボットは、運動振動によるセンサーノイズや、カメラの配置による限られた視野（FOV）などの追加の課題に直面しています。
このペーパーでは、ヒューマノイドロボットの反復ランドマークマッチング（ILM）を介して高速で堅牢なローカリゼーション方法を提案します。
反復マッチングプロセスは、ランドマーク協会の精度を改善して、ランドマークを粒子に一致させるためにMCLを必要としないようにします。
外れ値の除去プロセスを使用して推定されると、測定ノイズと故障した検出に対する堅牢性が向上します。
さらに、追加のフィルターを使用して、慣性測定ユニット（IMU）から慣性データを融合し、ローカリゼーションからデータを提起できます。
ILMを反復的な最も近いポイント（ICP）と比較しました。これは、ILMメソッドが最初の推測のエラーに対してより堅牢であり、正しいマッチングを取得するのが簡単であることを示しています。
また、ILMを拡張モンテカルロ局在（AMCL）と比較しました。これは、ILMメソッドがAMCLよりもはるかに速く、さらに正確であることを示しています。
提案された方法の有効性は、実験を通じて徹底的に評価され、Robocup 2024アダルトサイズのサッカー競技中にヒューマノイドロボットArtemisで検証されます。

要約(オリジナル)

Accurate robot localization is essential for effective operation. Monte Carlo Localization (MCL) is commonly used with known maps but is computationally expensive due to landmark matching for each particle. Humanoid robots face additional challenges, including sensor noise from locomotion vibrations and a limited field of view (FOV) due to camera placement. This paper proposes a fast and robust localization method via iterative landmark matching (ILM) for humanoid robots. The iterative matching process improves the accuracy of the landmark association so that it does not need MCL to match landmarks to particles. Pose estimation with the outlier removal process enhances its robustness to measurement noise and faulty detections. Furthermore, an additional filter can be utilized to fuse inertial data from the inertial measurement unit (IMU) and pose data from localization. We compared ILM with Iterative Closest Point (ICP), which shows that ILM method is more robust towards the error in the initial guess and easier to get a correct matching. We also compared ILM with the Augmented Monte Carlo Localization (aMCL), which shows that ILM method is much faster than aMCL and even more accurate. The proposed method’s effectiveness is thoroughly evaluated through experiments and validated on the humanoid robot ARTEMIS during RoboCup 2024 adult-sized soccer competition.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google