論文の概要: Exploration of Indoor Environments Predicting the Layout of Partially Observed Rooms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.06967v1
• Date: Wed, 15 Apr 2020 09:28:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 04:07:41.541011
• Title: Exploration of Indoor Environments Predicting the Layout of Partially Observed Rooms
• Title（参考訳）: 部分観測室の配置予測のための室内環境の探索
• Authors: Matteo Luperto, Luca Fochetta, Francesco Amigoni
• Abstract要約: 自律移動ロボットが、当初未知の屋内環境の地図を段階的に構築する探索作業について検討する。 このようなタスクでは、ロボットは次に移動する場所について一連の決定を行い、通常、環境の観察された部分に関する知識に基づいて決定する。 環境の未知部分の幾何学的構造の予測を利用して探索性能を向上させる手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.399268560100003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider exploration tasks in which an autonomous mobile robot incrementally builds maps of initially unknown indoor environments. In such tasks, the robot makes a sequence of decisions on where to move next that, usually, are based on knowledge about the observed parts of the environment. In this paper, we present an approach that exploits a prediction of the geometric structure of the unknown parts of an environment to improve exploration performance. In particular, we leverage an existing method that reconstructs the layout of an environment starting from a partial grid map and that predicts the shape of partially observed rooms on the basis of geometric features representing the regularities of the indoor environment. Then, we originally employ the predicted layout to estimate the amount of new area the robot would observe from candidate locations in order to inform the selection of the next best location and to early stop the exploration when no further relevant area is expected to be discovered. Experimental activities show that our approach is able to effectively predict the layout of partially observed rooms and to use such knowledge to speed up the exploration.
• Abstract（参考訳）: 自律移動ロボットが当初未知の屋内環境の地図を段階的に構築する探索作業を検討する。 このようなタスクでは、ロボットは次に移動する場所について一連の決定を行い、通常、環境の観察された部分に関する知識に基づいて決定する。 本稿では,未知の環境の幾何学的構造の予測を利用して探索性能を向上させる手法を提案する。 特に,室内環境の正則性を表す幾何学的特徴に基づいて,部分的グリッドマップから環境のレイアウトを再構成し,部分的に観察された部屋の形状を予測する既存の手法を活用する。 そこで,我々はまず,ロボットが観測する新たな領域の量を推定するために,予測レイアウトを用いて,次の最適な場所の選択を通知し,さらに関連する領域が発見されない場合に探索を早期に停止する。 実験により,我々は,部分的に観察された部屋の配置を効果的に予測し,その知識を用いて探索を高速化できることを示した。

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