論文の概要: Active Safety Envelopes using Light Curtains with Probabilistic Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04000v1
• Date: Thu, 8 Jul 2021 17:46:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-07-09 13:50:21.638459
• Title: Active Safety Envelopes using Light Curtains with Probabilistic Guarantees
• Title（参考訳）: 確率保証付き軽量カーテンを用いた能動安全封筒
• Authors: Siddharth Ancha, Gaurav Pathak, Srinivasa G. Narasimhan, David Held
• Abstract要約: 未知の環境をナビゲートするには、ロボットはダイナミックな障害を正確に知覚する必要がある。 LiDARセンサーでシーンの奥行きを直接測定する代わりに、より安価で高解像度のセンサー、プログラマブルなライトカーテンを使っています。 私たちは光カーテンを使ってシーンの安全封筒を推定します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.5625804389892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To safely navigate unknown environments, robots must accurately perceive dynamic obstacles. Instead of directly measuring the scene depth with a LiDAR sensor, we explore the use of a much cheaper and higher resolution sensor: programmable light curtains. Light curtains are controllable depth sensors that sense only along a surface that a user selects. We use light curtains to estimate the safety envelope of a scene: a hypothetical surface that separates the robot from all obstacles. We show that generating light curtains that sense random locations (from a particular distribution) can quickly discover the safety envelope for scenes with unknown objects. Importantly, we produce theoretical safety guarantees on the probability of detecting an obstacle using random curtains. We combine random curtains with a machine learning based model that forecasts and tracks the motion of the safety envelope efficiently. Our method accurately estimates safety envelopes while providing probabilistic safety guarantees that can be used to certify the efficacy of a robot perception system to detect and avoid dynamic obstacles. We evaluate our approach in a simulated urban driving environment and a real-world environment with moving pedestrians using a light curtain device and show that we can estimate safety envelopes efficiently and effectively. Project website: https://siddancha.github.io/projects/active-safety-envelopes-with-guarantees
• Abstract（参考訳）: 未知の環境を安全にナビゲートするには、ロボットは動的障害物を正確に認識する必要がある。 LiDARセンサーでシーンの奥行きを直接測定する代わりに、より安価で高解像度のセンサー、プログラマブルなライトカーテンを使っています。 光カーテンは、ユーザーが選択した表面に沿ってのみ感知する、制御可能な深度センサーである。 ライトカーテンを使ってシーンの安全エンベロープを推定します。ロボットをすべての障害物から切り離す仮想的な表面です。 ランダムな場所(特定の分布から)を感知する光カーテンを生成することで、未知の物体を含むシーンの安全エンベロープを素早く発見できることを示す。 重要となるのは,ランダムカーテンを用いた障害物検出の可能性に関する理論的安全性の保証である。 ランダムカーテンと機械学習に基づくモデルを組み合わせて、安全封筒の動きを効率的に予測し追跡する。 本手法は,ロボット認識システムの有効性を証明し,動的障害物を検出し回避するための確率論的安全保証を提供しながら,安全封筒を正確に推定する。 本研究は,軽カーテンを用いた移動歩行者による都市走行環境と実環境のシミュレーションによるアプローチを評価し,安全エンベロープを効率的かつ効果的に推定できることを示す。 プロジェクトwebサイト: https://siddancha.github.io/projects/active-safety-envelopes-with-guarantees

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