Graph-based Global Robot Simultaneous Localization and Mapping using Architectural Plans

要約

この論文では、アーキテクチャ プランを使用したグラフベースのグローバル ロボット同時位置特定およびマッピング (SLAM) のソリューションを提案します。
ロボットの動作を開始する前に、以前に入手可能な建物の建築計画が、提案された建築グラフ (A-Graph) に変換されます。
ロボットが動作を開始すると、オンボードの LIDAR とオドメトリを使用して、状況グラフ (S-Graph) に依存するオンライン SLAM を実行します。これには、壁や壁などの複数レベルの抽象化による環境の表現の両方が含まれます。
部屋とその関係、および関連するキーフレームを使用したロボットのポーズ。
当社の新しいグラフ間マッチング手法を使用して、前述の S グラフと A グラフを関連付け、位置合わせして結合し、その結果、新しい情報に基づいた状況グラフ (iS グラフ) が得られます。
当社の iS-Graph は、グラフベースのグローバル ロボット位置特定を提供するだけでなく、アーキテクチャ計画に存在する環境の事前知識を組み込むことで、S-Graph のグラフベースの SLAM 機能を拡張します。

要約(オリジナル)

In this paper, we propose a solution for graph-based global robot simultaneous localization and mapping (SLAM) using architectural plans. Before the start of the robot operation, the previously available architectural plan of the building is converted into our proposed architectural graph (A-Graph). When the robot starts its operation, it uses its onboard LIDAR and odometry to carry out an online SLAM relying on our situational graph (S-Graph), which includes both, a representation of the environment with multiple levels of abstractions, such as walls or rooms, and their relationships, as well as the robot poses with their associated keyframes. Our novel graph-to-graph matching method is used to relate the aforementioned S-Graph and A-Graph, which are aligned and merged, resulting in our novel informed Situational Graph (iS-Graph). Our iS-Graph not only provides graph-based global robot localization, but it extends the graph-based SLAM capabilities of the S-Graph by incorporating into it the prior knowledge of the environment existing in the architectural plan

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