An Actionable Hierarchical Scene Representation Enhancing Autonomous Inspection Missions in Unknown Environments

要約

この記事では、マルチモーダルミッションプランナー、The Flie：Firs-lookベースの検査プランナーと完全に統合された新しい実用的な階層シーングラフである層状セマンティックグラフ（LSG）を紹介します。
この作品の斬新さは、直感的で多解像度のシーン表現を維持するタスクに対処することを目指していることに起因し、同時に、未知の環境における未知の未知のターゲットの継続的な検査ミッション中に計画とシーンの理解のための扱いやすい基盤を提供します。
提案されているLSGスキームは、抽象化された概念が統合されたフリープランナーの機能に基づいて、抽象的な概念を抽象化した抽象化の複数のレイヤーで、ローカルにネストされた階層グラフで構成されています。
さらに、LSGは、階層表現内の目的のセマンティック要素の抽出と局在化を提供するリアルタイムセマンティックセグメンテーションモデルをカプセル化します。
これにより、検査プランナーの能力が拡張され、LSGを活用して、特定の対象の意味を検査するための情報に基づいた決定を下すことができます。
また、LSGの階層的およびセマンティックなパス計画機能も強調しています。これにより、未知の環境での人間のオペレーターの状況認識を改善することで、検査ミッションを拡張できます。
提案されたスキームの妥当性は、シミュレーションにおける提案されたアーキテクチャの広範な評価、および都市の屋外環境環境におけるボストンダイナミクススポットクアッドロボットでの実験的なフィールド展開によって証明されています。

要約(オリジナル)

In this article, we present the Layered Semantic Graphs (LSG), a novel actionable hierarchical scene graph, fully integrated with a multi-modal mission planner, the FLIE: A First-Look based Inspection and Exploration planner. The novelty of this work stems from aiming to address the task of maintaining an intuitive and multi-resolution scene representation, while simultaneously offering a tractable foundation for planning and scene understanding during an ongoing inspection mission of apriori unknown targets-of-interest in an unknown environment. The proposed LSG scheme is composed of locally nested hierarchical graphs, at multiple layers of abstraction, with the abstract concepts grounded on the functionality of the integrated FLIE planner. Furthermore, LSG encapsulates real-time semantic segmentation models that offer extraction and localization of desired semantic elements within the hierarchical representation. This extends the capability of the inspection planner, which can then leverage LSG to make an informed decision to inspect a particular semantic of interest. We also emphasize the hierarchical and semantic path-planning capabilities of LSG, which could extend inspection missions by improving situational awareness for human operators in an unknown environment. The validity of the proposed scheme is proven through extensive evaluations of the proposed architecture in simulations, as well as experimental field deployments on a Boston Dynamics Spot quadruped robot in urban outdoor environment settings.

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