要約
この記事では、現実世界でのアルゴリズムの結果を予測するためのシミュレート環境の使用について説明します。
シミュレータは、研究者が高価なハードウェアを導入せずにアルゴリズム、センサー統合、ナビゲーション システムをテストできるようにするために重要です。
この記事では、AirSim シミュレーター、Unreal Engine、および Cesium プラグインを使用して、現実世界の場所のシミュレートされたデジタル ツイン モデルを生成する方法を検討します。
この記事では、分析を完了する際のいくつかの技術的課題について説明し、技術的解決策について詳しく説明します。
研究では、実験場所のデジタル ツインによって提供されるセシウム タイルを使用して、実際の実験のマッピング結果を評価する方法を調査します。
これには、現実世界の飛行をシミュレーションで複製するプロセスの説明が伴います。
これらのメソッドのパフォーマンスは、ダイレクト スパース オドメトリ (DSO) マッピング アルゴリズムを使用して現実および実験の画像テレメトリを分析することによって評価されます。
結果は、セシウム タイル環境が慎重な位置合わせの後、グラウンド トゥルース ジオメトリの高精度モデルを提供できることを示しています。
さらに、現実およびシミュレートされたテレメトリ分析の結果は、仮想シミュレーション結果が現実の結果を正確に予測することを示しています。
調査結果は、アルゴリズムの結果が現実世界とシミュレートされた複製で高度な類似性を示したことを示しています。
これは、セシウム タイル環境を現実の実験用の仮想デジタル ツインとして使用すると、そのようなアルゴリズムの代表的な結果が得られることを示しています。
この影響は重大である可能性があり、環境に合わせて調整されたソリューションを開発するために、特定の導入場所でロボット システムの拡張的な仮想テストが可能になり、完全に汎用的な環境で動作するソリューションを上回る可能性があります。
要約(オリジナル)
This article discusses the use of a simulated environment to predict algorithm results in the real world. Simulators are crucial in allowing researchers to test algorithms, sensor integration, and navigation systems without deploying expensive hardware. This article examines how the AirSim simulator, Unreal Engine, and Cesium plugin can be used to generate simulated digital twin models of real-world locations. Several technical challenges in completing the analysis are discussed and the technical solutions are detailed in this article. Work investigates how to assess mapping results for a real-life experiment using Cesium Tiles provided by digital twins of the experimental location. This is accompanied by a description of a process for duplicating real-world flights in simulation. The performance of these methods is evaluated by analyzing real-life and experimental image telemetry with the Direct Sparse Odometry (DSO) mapping algorithm. Results indicate that Cesium Tiles environments can provide highly accurate models of ground truth geometry after careful alignment. Further, results from real-life and simulated telemetry analysis indicate that the virtual simulation results accurately predict real-life results. Findings indicate that the algorithm results in real life and in the simulated duplicate exhibited a high degree of similarity. This indicates that the use of Cesium Tiles environments as a virtual digital twin for real-life experiments will provide representative results for such algorithms. The impact of this can be significant, potentially allowing expansive virtual testing of robotic systems at specific deployment locations to develop solutions that are tailored to the environment and potentially outperforming solutions meant to work in completely generic environments.
arxiv情報
著者 | Chris Beam,Jincheng Zhang,Nicholas Kakavitsas,Collin Hague,Artur Wolek,Andrew Willis |
発行日 | 2024-01-15 20:57:59+00:00 |
arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google