VAULT: A Mobile Mapping System for ROS 2-based Autonomous Robots

要約

ローカリゼーションは、自律的なロボットのナビゲーション機能において重要な役割を果たします。また、屋内環境は、ホイール臭気と2Dライダーベースのマッピング、農業や林業などの屋外設定に依存することができますが、リアルタイムのローカリゼーションと一貫したマッピングを必要とするユニークな課題を提示します。
このニーズに対処すると、このペーパーでは、さまざまなセンサーを組み合わせて堅牢な屋外および屋内ローカリゼーションを可能にするROS 2ベースのモバイルマッピングシステム（MMS）であるVault Prototypeを紹介します。
提案されたソリューションは、グローバルナビゲーション衛星システム（GNSS）データ、視覚介護臭気（VIO）、慣性測定ユニット（IMU）データ、および拡張カルマンフィルター（EKF）のパワーを活用して、信頼できる3D臭素測定を生成します。
ローカリゼーションの精度をさらに強化するために、Visual Slam（VSLAM）が採用され、包括的な3Dポイントクラウドマップが作成されます。
これらのセンサー技術と高度なアルゴリズムを活用することにより、プロトタイプは自律モバイルロボットにおける屋外ローカリゼーションの包括的なソリューションを提供し、自信と精度で周囲をナビゲートしてマッピングできるようにします。

要約(オリジナル)

Localization plays a crucial role in the navigation capabilities of autonomous robots, and while indoor environments can rely on wheel odometry and 2D LiDAR-based mapping, outdoor settings such as agriculture and forestry, present unique challenges that necessitate real-time localization and consistent mapping. Addressing this need, this paper introduces the VAULT prototype, a ROS 2-based mobile mapping system (MMS) that combines various sensors to enable robust outdoor and indoor localization. The proposed solution harnesses the power of Global Navigation Satellite System (GNSS) data, visual-inertial odometry (VIO), inertial measurement unit (IMU) data, and the Extended Kalman Filter (EKF) to generate reliable 3D odometry. To further enhance the localization accuracy, Visual SLAM (VSLAM) is employed, resulting in the creation of a comprehensive 3D point cloud map. By leveraging these sensor technologies and advanced algorithms, the prototype offers a comprehensive solution for outdoor localization in autonomous mobile robots, enabling them to navigate and map their surroundings with confidence and precision.

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