3D Active Metric-Semantic SLAM

要約

このレターでは、サイズ重量および出力 (SWaP) 制約のある航空機ロボットを使用した、複数の階にある GPS が拒否された屋内環境の探索と計量意味論的マッピングの問題について取り上げます。
これまでの研究のほとんどは、ロボットの位置特定が解決されることを前提としていました。
ただし、エージェントの状態の不確実性を無視すると、最終的には結果として得られるマップとエージェント自体の状態の両方で連鎖的なエラーが発生する可能性があります。
さらに、位置特定エラーを減らすアクションは、探索タスクと直接対立する可能性があります。
エージェントの状態の不確実性を軽減するアクションと探索の効率のバランスをとるフレームワークを提案します。
特に、アクティブ メトリック セマンティック SLAM に対するアルゴリズム アプローチは、生の問題データから抽象化されたまばらな情報に基づいて構築されており、SWaP 制約のあるロボットに適しています。
さらに、このフレームワークを完全自律型航空ロボット システムに統合し、雑然とした 3D 環境での自律探索を実現します。
広範な現実世界の実験から、セマンティック ループ クロージャ (SLC) を組み込むことで、ロボットの姿勢推定誤差を並進運動で 90% 以上、ヨー運動で約 75% 削減できること、および姿勢推定とセマンティック マップの不確実性を次のように削減できることを示しました。
それぞれ70％以上と65％以上。
屋内複数階の探索の文脈で議論されていますが、当社のシステムは、信頼できる GPS データが利用できない可能性があるインフラストラクチャ検査や精密農業など、他のさまざまなアプリケーションにも使用できます。

要約(オリジナル)

In this letter, we address the problem of exploration and metric-semantic mapping of multi-floor GPS-denied indoor environments using Size Weight and Power (SWaP) constrained aerial robots. Most previous work in exploration assumes that robot localization is solved. However, neglecting the state uncertainty of the agent can ultimately lead to cascading errors both in the resulting map and in the state of the agent itself. Furthermore, actions that reduce localization errors may be at direct odds with the exploration task. We propose a framework that balances the efficiency of exploration with actions that reduce the state uncertainty of the agent. In particular, our algorithmic approach for active metric-semantic SLAM is built upon sparse information abstracted from raw problem data, to make it suitable for SWaP-constrained robots. Furthermore, we integrate this framework within a fully autonomous aerial robotic system that achieves autonomous exploration in cluttered, 3D environments. From extensive real-world experiments, we showed that by including Semantic Loop Closure (SLC), we can reduce the robot pose estimation errors by over 90% in translation and approximately 75% in yaw, and the uncertainties in pose estimates and semantic maps by over 70% and 65%, respectively. Although discussed in the context of indoor multi-floor exploration, our system can be used for various other applications, such as infrastructure inspection and precision agriculture where reliable GPS data may not be available.

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