論文の概要: Confidence-rich grid mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15754v1
• Date: Mon, 29 Jun 2020 00:21:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 15:07:12.882505
• Title: Confidence-rich grid mapping
• Title（参考訳）: 信頼に富むグリッドマッピング
• Authors: Ali-akbar Agha-mohammadi, Eric Heiden, Karol Hausman, Gaurav S. Sukhatme
• Abstract要約: 環境の表現は、未知の環境でロボットが自律的に行動できるようにするための基本的なタスクである。 空間グリッドを用いた3次元環境マッピングのための新しいアルゴリズムである信頼度豊かなマッピングを提案する。 実世界の実験において,従来の手法よりも精度の高い写像を実現することに加えて,提案手法は誤差と報告された信頼度との間の一貫性をはるかに高めることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.530047371535147
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Representing the environment is a fundamental task in enabling robots to act autonomously in unknown environments. In this work, we present confidence-rich mapping (CRM), a new algorithm for spatial grid-based mapping of the 3D environment. CRM augments the occupancy level at each voxel by its confidence value. By explicitly storing and evolving confidence values using the CRM filter, CRM extends traditional grid mapping in three ways: first, it partially maintains the probabilistic dependence among voxels. Second, it relaxes the need for hand-engineering an inverse sensor model and proposes the concept of sensor cause model that can be derived in a principled manner from the forward sensor model. Third, and most importantly, it provides consistent confidence values over the occupancy estimation that can be reliably used in collision risk evaluation and motion planning. CRM runs online and enables mapping environments where voxels might be partially occupied. We demonstrate the performance of the method on various datasets and environments in simulation and on physical systems. We show in real-world experiments that, in addition to achieving maps that are more accurate than traditional methods, the proposed filtering scheme demonstrates a much higher level of consistency between its error and the reported confidence, hence, enabling a more reliable collision risk evaluation for motion planning.
• Abstract（参考訳）: 環境の表現は、未知の環境でロボットが自律的に行動できるようにするための基本的なタスクである。 本研究では、3次元環境の空間的グリッドベースマッピングのための新しいアルゴリズムである信頼度リッチマッピング(crm)を提案する。 CRMは、各ボクセルの占有レベルをその信頼度によって増大させる。 CRMフィルタを使用して信頼性値を明示的に保存し、進化させることで、CRMは従来のグリッドマッピングを3つの方法で拡張する。 第2に、逆センサモデルを手作業で設計する必要性を緩和し、フォワードセンサモデルから原理的に導出可能なセンサ原因モデルの概念を提案する。 第3に、最も重要なことは、衝突リスク評価やモーションプランニングで確実に使用できる占有率推定よりも一貫した信頼度を提供することです。 CRMはオンラインで動作し、ボクセルが部分的に占有される可能性のあるマッピング環境を可能にする。 本手法は,シミュレーションおよび物理システムにおける各種データセットおよび環境上での性能を示す。 実世界実験では,従来の手法よりも精度の高いマップを実現することに加えて,提案手法は誤差と報告された信頼度との一貫性がはるかに高いことを示し,移動計画におけるより信頼性の高い衝突リスク評価を可能にする。

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