Active SLAM Utility Function Exploiting Path Entropy

要約

この記事では、ゴール フロンティア候補の重み付けにマップ エントロピーと D-Optimality 基準メトリクスを利用する、アクティブ SLAM (A-SLAM) のユーティリティ関数を紹介します。
我々は、経路エントロピーを利用することで占有グリッドマップを活用し、ローカリゼーションとマッピングの不確実性を低く維持しながら、最大のエリアカバレッジのために未知のマップ位置を優先する、フロンティアゴール選択のためのユーティリティ関数を提案します。
環境探索タスクのさまざまなグラフ接続行列とマップ効率指標を使用して、メソッドの効率を定量化します。
同様のアプローチに対してシミュレーションと実験結果を使用すると、公開されているデータセットを使用して平均 32% 多くのカバレッジを達成できます。

要約(オリジナル)

In this article we present a utility function for Active SLAM (A-SLAM) which utilizes map entropy along with D-Optimality criterion metrices for weighting goal frontier candidates. We propose a utility function for frontier goal selection that exploits the occupancy grid map by utilizing the path entropy and favors unknown map locations for maximum area coverage while maintaining a low localization and mapping uncertainties. We quantify the efficiency of our method using various graph connectivity matrices and map efficiency indexes for an environment exploration task. Using simulation and experimental results against similar approaches we achieve an average of 32% more coverage using publicly available data sets.

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