Accurate Pose Prediction on Signed Distance Fields for Mobile Ground Robots in Rough Terrain

要約

非構造化環境における移動ロボットの自律移動には、ウェイポイントナビゲーションやフリッパ制御のように、ロボットと地形の相互作用を十分に正確に予測する必要がある。占有グリッドやトラバビリティマップのようなヒューリスティックは広く使われているが、関節位置が考慮されていないため、アクティブなフリッパーを持つロボットが利用できるアクションは限られている。本論文では、凹凸のある地面を移動する能動的なフリッパーを持つ地上ロボットの3次元姿勢を、高精度とオンラインプランニング機能で予測する新しい反復幾何学的手法を紹介する。これは、サブボクセル精度で表面を表現する符号付き距離場の能力を利用することで達成される。本アプローチの有効性は、シミュレーションと実際のプラットフォーム上で、2つの異なる追跡ロボットを用いて実証された。グランドトゥルースとしての追跡システムと比較して、我々の手法は平均3.11cmと3.91{deg}の精度でロボットの位置と姿勢を予測し、最近のハイトマップベースのアプローチを凌駕する。実装はオープンソースのROSパッケージとして利用可能である。

要約(オリジナル)

Autonomous locomotion for mobile ground robots in unstructured environments such as waypoint navigation or flipper control requires a sufficiently accurate prediction of the robot-terrain interaction. Heuristics like occupancy grids or traversability maps are widely used but limit actions available to robots with active flippers as joint positions are not taken into account. We present a novel iterative geometric method to predict the 3D pose of mobile ground robots with active flippers on uneven ground with high accuracy and online planning capabilities. This is achieved by utilizing the ability of signed distance fields to represent surfaces with sub-voxel accuracy. The effectiveness of the presented approach is demonstrated on two different tracked robots in simulation and on a real platform. Compared to a tracking system as ground truth, our method predicts the robot position and orientation with an average accuracy of 3.11 cm and 3.91{\deg}, outperforming a recent heightmap-based approach. The implementation is made available as an open-source ROS package.

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