An Actionable Hierarchical Scene Representation Enhancing Autonomous Inspection Missions in Unknown Environments

要約

この記事では、マルチモーダル ミッション プランナーである FLIE: A First-Look based Inspection and Exploration planner と完全に統合された、新しい実用的な階層シーン グラフである Layered Semantic Graphs (LSG) について紹介します。
この研究の新規性は、直観的で多重解像度のシーン表現を維持するという課題に取り組むと同時に、未知の領域における先験的な未知の関心対象の継続的な検査ミッション中に、計画とシーンの理解のための扱いやすい基盤を提供するという目的に由来しています。
環境。
提案された LSG スキームは、統合された FLIE プランナーの機能に基づいた抽象概念を備えた、複数の抽象化層でローカルにネストされた階層グラフで構成されています。
さらに、LSG は、階層表現内の目的のセマンティック要素の抽出と位置特定を提供するリアルタイムのセマンティック セグメンテーション モデルをカプセル化します。
これにより、検査プランナーの機能が拡張され、LSG を活用して、情報に基づいて、関心のある特定のセマンティクスを検査する決定を下すことができます。
また、未知の環境における人間のオペレーターの状況認識を向上させることで、検査ミッションを拡張できる LSG の階層的およびセマンティックなパス計画機能も強調します。
提案されたスキームの有効性は、シミュレーションによる提案されたアーキテクチャの広範な評価と、都市の屋外環境設定におけるボストン ダイナミクス スポット四足歩行ロボットの実験的フィールド展開を通じて証明されています。

要約(オリジナル)

In this article, we present the Layered Semantic Graphs (LSG), a novel actionable hierarchical scene graph, fully integrated with a multi-modal mission planner, the FLIE: A First-Look based Inspection and Exploration planner. The novelty of this work stems from aiming to address the task of maintaining an intuitive and multi-resolution scene representation, while simultaneously offering a tractable foundation for planning and scene understanding during an ongoing inspection mission of apriori unknown targets-of-interest in an unknown environment. The proposed LSG scheme is composed of locally nested hierarchical graphs, at multiple layers of abstraction, with the abstract concepts grounded on the functionality of the integrated FLIE planner. Furthermore, LSG encapsulates real-time semantic segmentation models that offer extraction and localization of desired semantic elements within the hierarchical representation. This extends the capability of the inspection planner, which can then leverage LSG to make an informed decision to inspect a particular semantic of interest. We also emphasize the hierarchical and semantic path-planning capabilities of LSG, which can extend inspection missions by improving situational awareness for human operators in an unknown environment. The validity of the proposed scheme is proven through extensive evaluations of the proposed architecture in simulations, as well as experimental field deployments on a Boston Dynamics Spot quadruped robot in urban outdoor environment settings.

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