TURTLMap: Real-time Localization and Dense Mapping of Low-texture Underwater Environments with a Low-cost Unmanned Underwater Vehicle

要約

水中環境における位置特定とマッピングの進歩に関して、重要な作業が行われてきました。
それでも、最先端の手法は、水中環境ではよくある低テクスチャ環境という課題に直面しています。
このため、現実世界の多様なシーンで既存の手法を使用することが困難になります。
この論文では、リアルタイムの位置特定およびマッピング手法を通じてテクスチャレスの水中環境に焦点を当てた新しいソリューションである TURTLMap を紹介します。
この方法は低コストで、リアルタイムで低テクスチャ環境の高密度マップを構築しながら、ロボットを正確に追跡できることを示します。
モーション キャプチャ システムとグランド トゥルース参照マップを備えた屋内水槽で収集された実世界データを使用して、提案された手法を評価します。
定性的および定量的な結果は、提案されたシステムが、波の状況にさらされた場合でも、正確かつ堅牢な位置特定と正確な密なマッピングを達成することを検証します。
TURTLMap のプロジェクト ページは https://umfieldrobotics.github.io/TURTLMap です。

要約(オリジナル)

Significant work has been done on advancing localization and mapping in underwater environments. Still, state-of-the-art methods are challenged by low-texture environments, which is common for underwater settings. This makes it difficult to use existing methods in diverse, real-world scenes. In this paper, we present TURTLMap, a novel solution that focuses on textureless underwater environments through a real-time localization and mapping method. We show that this method is low-cost, and capable of tracking the robot accurately, while constructing a dense map of a low-textured environment in real-time. We evaluate the proposed method using real-world data collected in an indoor water tank with a motion capture system and ground truth reference map. Qualitative and quantitative results validate the proposed system achieves accurate and robust localization and precise dense mapping, even when subject to wave conditions. The project page for TURTLMap is https://umfieldrobotics.github.io/TURTLMap.

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