要約
マッピングは、移動ロボットの自律ナビゲーションを可能にする重要なタスクの 1 つです。
従来のマッピング方法は、密な幾何学的マップ表現を出力します。
占有グリッド。大規模な環境をカバーする長時間の実行で一貫性を保つのは簡単ではありません。
一方、ワークスペースのトポロジー構造をキャプチャすると、高速なパス計画が可能になり、オドメトリエラーが蓄積されにくくなり、メモリをあまり消費しません。
この考えに従って、この文書では PRISM-TopoMap を紹介します。これは、グローバル メトリック座標に依存せず、ローカルに位置合わせされた位置のグラフを維持するトポロジカル マッピング手法です。
提案された方法には、位置のグラフにおける位置特定とループ クロージャのためのスキャン マッチング パイプラインと組み合わせられた学習可能なマルチモーダルな場所認識が含まれます。
後者はオンラインで更新され、ロボットは各タイム ステップで適切なノードにローカライズされます。
私たちは、さまざまなフォトリアリスティックな環境および実際のロボット (車輪付き差動駆動のハスキー ロボット) で、提案されたアプローチの広範な実験評価を実施し、それを最先端技術と比較します。
実証的評価の結果は、PRISM-Topomap がマッピングとナビゲーション効率のいくつかの尺度にわたって一貫して競合他社を上回り、実際のロボットでも良好に動作することを確認しています。
PRISM-Topomap のコードはオープンソースであり、https://github.com/karillMouraviev/prism-topomap から入手できます。
要約(オリジナル)
Mapping is one of the crucial tasks enabling autonomous navigation of a mobile robot. Conventional mapping methods output dense geometric map representation, e.g. an occupancy grid, which is not trivial to keep consistent for the prolonged runs covering large environments. Meanwhile, capturing the topological structure of the workspace enables fast path planning, is less prone to odometry error accumulation and does not consume much memory. Following this idea, this paper introduces PRISM-TopoMap — a topological mapping method that maintains a graph of locally aligned locations not relying on global metric coordinates. The proposed method involves learnable multimodal place recognition paired with the scan matching pipeline for localization and loop closure in the graph of locations. The latter is updated online and the robot is localized in a proper node at each time step. We conduct a broad experimental evaluation of the suggested approach in a range of photo-realistic environments and on a real robot (wheeled differential driven Husky robot), and compare it to state of the art. The results of the empirical evaluation confirm that PRISM-Topomap consistently outperforms competitors across several measures of mapping and navigation efficiency and performs well on a real robot. The code of PRISM-Topomap is open-sourced and available at https://github.com/kirillMouraviev/prism-topomap.
arxiv情報
| 著者 | Kirill Muravyev,Alexander Melekhin,Dmitry Yudin,Konstantin Yakovlev |
| 発行日 | 2024-06-10 20:51:10+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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