Fast Staircase Detection and Estimation using 3D Point Clouds with Multi-detection Merging for Heterogeneous Robots

要約

ロボット システムは、人間が使用するように設計された複雑な 3 次元環境 (多層ビルなど) で動作するために、高度なモビリティ機能を必要とします。
ある程度の自律性を組み込むことで、ロボットはそのような複雑な環境でも堅牢かつ確実に効率的に動作できるようになり、たとえば展開中にオペレーターとロボット間の通信が失われた場合に自動的に「帰宅」することが可能になります。
この研究では、さまざまな階段を自律的に位置特定し、登ることを可能にすることで、移動ロボットが多層環境で堅牢に動作できるようにする新しい方法を紹介します。
車輪付きロボットが四足歩行システムと連携して、さまざまな階段を素早く検出し、確実に登るという結果を紹介します。
異種プラットフォーム上で実行できるこの新しい階段検出アルゴリズムのパフォーマンスを、現在の最先端の検出アルゴリズムと比較します。
私たちのアプローチにより、検出の精度と速度が大幅に向上することを示します。

要約(オリジナル)

Robotic systems need advanced mobility capabilities to operate in complex, three-dimensional environments designed for human use, e.g., multi-level buildings. Incorporating some level of autonomy enables robots to operate robustly, reliably, and efficiently in such complex environments, e.g., automatically ‘returning home’ if communication between an operator and robot is lost during deployment. This work presents a novel method that enables mobile robots to robustly operate in multi-level environments by making it possible to autonomously locate and climb a range of different staircases. We present results wherein a wheeled robot works together with a quadrupedal system to quickly detect different staircases and reliably climb them. The performance of this novel staircase detection algorithm that is able to run on the heterogeneous platforms is compared to the current state-of-the-art detection algorithm. We show that our approach significantly increases the accuracy and speed at which detections occur.

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