Automatic Navigation Map Generation for Mobile Robots in Urban Environments

要約

移動ロボットの安全かつ効率的なナビゲーションの基本的な前提条件は、軌道を計画できる信頼性の高いナビゲーション マップが利用できることです。
特に都市環境における移動ロボット工学に対する産業界の関心が高まっているため、展開プロセスの中でも労働集約的なステップであるナビゲーション マップの生成プロセスが特に注目を集めています。
このステップを自動化することは困難であり、コストを考慮して認識機能が制限されている場合はさらに困難になります。
この論文では、典型的なナビゲーション指向のセンサー設定、つまり上部に取り付けられた単一の 3D LiDAR センサーを使用して、ナビゲーション マップを自動的に生成するアルゴリズムを提案します。
提案された方法は、都市環境を主な使用例として設計および検証されています。さまざまな地形タイプ、さまざまな高さのポジティブな障害物およびネガティブな障害物を特徴とする正確な地図を作成できることが示されています。
このアルゴリズムは、車輪付き倒立振子ロボットを使用して典型的な都市環境で収集されたデータに適用され、位置特定、知覚、動的不確実性に対する堅牢性を示しています。
生成された地図は、人間が作成した地図と比較して検証されます。

要約(オリジナル)

A fundamental prerequisite for safe and efficient navigation of mobile robots is the availability of reliable navigation maps upon which trajectories can be planned. With the increasing industrial interest in mobile robotics, especially in urban environments, the process of generating navigation maps has become of particular interest, being a labor intensive step of the deployment process. Automating this step is challenging and becomes even more arduous when the perception capabilities are limited by cost considerations. This paper proposes an algorithm to automatically generate navigation maps using a typical navigation-oriented sensor setup: a single top-mounted 3D LiDAR sensor. The proposed method is designed and validated with the urban environment as the main use case: it is shown to be able to produce accurate maps featuring different terrain types, positive obstacles of different heights as well as negative obstacles. The algorithm is applied to data collected in a typical urban environment with a wheeled inverted pendulum robot, showing its robustness against localization, perception and dynamic uncertainties. The generated map is validated against a human-made map.

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