論文の概要: Relatively Lazy: Indoor-Outdoor Navigation Using Vision and GNSS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05107v1
• Date: Wed, 13 Jan 2021 14:43:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 07:53:29.302306
• Title: Relatively Lazy: Indoor-Outdoor Navigation Using Vision and GNSS
• Title（参考訳）: 比較的怠け者: vision と gnss を用いた屋内外ナビゲーション
• Authors: Benjamin Congram and Timothy D. Barfoot
• Abstract要約: 相対ナビゲーションは、困難な環境での自律的な視覚ベースのパスに対する堅牢で効率的なソリューションである。 遅延マッピングと経路追跡誤差が必要とされるまで遅延推定は絶対状態を推定する必要がないことを示す。 自律走行経路繰り返し3.5kmのジョイント屋内ドア環境における実験を通して,実ロボットのアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.39926267531322
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual Teach and Repeat (VT&R) has shown relative navigation is a robust and efficient solution for autonomous vision-based path following in difficult environments. Adding additional absolute sensors such as Global Navigation Satellite Systems (GNSS) has the potential to expand the domain of VT&R to environments where the ability to visually localize is not guaranteed. Our method of lazy mapping and delaying estimation until a path-tracking error is needed avoids the need to estimate absolute states. As a result, map optimization is not required and paths can be driven immediately after being taught. We validate our approach on a real robot through an experiment in a joint indoor-outdoor environment comprising 3.5km of autonomous route repeating across a variety of lighting conditions. We achieve smooth error signals throughout the runs despite large sections of dropout for each sensor.
• Abstract（参考訳）: Visual Teach and Repeat (VT&R)は、困難な環境での自律的な視覚ベースのパスに対する、相対的なナビゲーションが堅牢で効率的なソリューションであることを示した。 グローバルナビゲーション衛星システム(gnss)のような追加の絶対センサーを追加することで、vt&rの領域を視覚的にローカライズする能力が保証されない環境に拡大する可能性がある。 経路追従誤差が必要とされるまで遅延写像と遅延推定の手法は絶対状態を推定する必要がない。 その結果、マップの最適化は不要であり、教えられた直後にパスを駆動することができる。 様々な照明条件にまたがる3.5kmの自律走行路を含む屋内・屋外共同環境で実験を行い,実際のロボットに対するアプローチを検証する。 センサ毎に大量のドロップアウトがあるにも関わらず,スムーズなエラー信号を実現する。

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