Ground-Fusion: A Low-cost Ground SLAM System Robust to Corner Cases

要約

地上車両用の低コストのセンサー フュージョン同時位置特定およびマッピング (SLAM) システムである Ground-Fusion を紹介します。
当社のシステムは、効率的な初期化、効果的なセンサーの異常検出と処理、リアルタイムの高密度カラー マッピング、および多様な環境における堅牢な位置特定を特徴としています。
RGB-D 画像、慣性測定、ホイール走行距離計、GNSS 信号をファクター グラフ内に緊密に統合し、屋内と屋外の両方で正確で信頼性の高い位置特定を実現します。
初期化を確実に成功させるために、さまざまなケースに対応できるように調整された、定常的、視覚的、動的という 3 つの異なる方法で構成される効率的な戦略を提案します。
さらに、センサーの異常や劣化を検出し、システムの精度を維持するために適切に対処するメカニズムを開発します。
公開データセットと自己収集データセットの両方に関する実験結果は、Ground-Fusion が例外的なケースでは既存の低コスト SLAM システムよりも優れていることを示しています。
コードとデータセットは https://github.com/SJTU-ViSYS/Ground-Fusion でリリースされています。

要約(オリジナル)

We introduce Ground-Fusion, a low-cost sensor fusion simultaneous localization and mapping (SLAM) system for ground vehicles. Our system features efficient initialization, effective sensor anomaly detection and handling, real-time dense color mapping, and robust localization in diverse environments. We tightly integrate RGB-D images, inertial measurements, wheel odometer and GNSS signals within a factor graph to achieve accurate and reliable localization both indoors and outdoors. To ensure successful initialization, we propose an efficient strategy that comprises three different methods: stationary, visual, and dynamic, tailored to handle diverse cases. Furthermore, we develop mechanisms to detect sensor anomalies and degradation, handling them adeptly to maintain system accuracy. Our experimental results on both public and self-collected datasets demonstrate that Ground-Fusion outperforms existing low-cost SLAM systems in corner cases. We release the code and datasets at https://github.com/SJTU-ViSYS/Ground-Fusion.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google