論文の概要: Large-scale Autonomous Flight with Real-time Semantic SLAM under Dense Forest Canopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.06479v6
• Date: Wed, 16 Aug 2023 02:29:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-17 10:28:59.095709
• Title: Large-scale Autonomous Flight with Real-time Semantic SLAM under Dense Forest Canopy
• Title（参考訳）: 密林天蓋下リアルタイムセマンティックスラムを用いた大規模自律飛行
• Authors: Xu Liu, Guilherme V. Nardari, Fernando Cladera Ojeda, Yuezhan Tao, Alex Zhou, Thomas Donnelly, Chao Qu, Steven W. Chen, Roseli A. F. Romero, Camillo J. Taylor, Vijay Kumar
• Abstract要約: 本研究では,大規模自律飛行とリアルタイムセマンティックマッピングを,挑戦的なアンダーキャノピー環境下で実現可能な統合システムを提案する。 我々は、スキャン全体で関連付けられ、木のトランクモデルと同様にロボットのポーズを制約するために使用されるLiDARデータから、木の幹と地面の平面を検出し、モデル化する。 ドリフト補償機構は、プランナー最適性とコントローラ安定性を維持しつつ、セマンティックSLAM出力を用いたドリフトをリアルタイムで最小化するように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.51396198176273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic maps represent the environment using a set of semantically meaningful objects. This representation is storage-efficient, less ambiguous, and more informative, thus facilitating large-scale autonomy and the acquisition of actionable information in highly unstructured, GPS-denied environments. In this letter, we propose an integrated system that can perform large-scale autonomous flights and real-time semantic mapping in challenging under-canopy environments. We detect and model tree trunks and ground planes from LiDAR data, which are associated across scans and used to constrain robot poses as well as tree trunk models. The autonomous navigation module utilizes a multi-level planning and mapping framework and computes dynamically feasible trajectories that lead the UAV to build a semantic map of the user-defined region of interest in a computationally and storage efficient manner. A drift-compensation mechanism is designed to minimize the odometry drift using semantic SLAM outputs in real time, while maintaining planner optimality and controller stability. This leads the UAV to execute its mission accurately and safely at scale.
• Abstract（参考訳）: セマンティックマップは、セマンティックな意味のあるオブジェクトの集合を使って環境を表現する。 この表現は、ストレージ効率が良く、曖昧で、より情報に富むもので、大規模な自律性と、高度に非構造化されたGPS環境での実行可能な情報の取得を容易にする。 本稿では,大規模自律飛行とリアルタイムセマンティックマッピングを,挑戦的なアンダーキャノピー環境下で実現可能な統合システムを提案する。 lidarデータから樹幹と地上面を検出しモデル化し,スキャンに関連付けられ,ロボットのポーズや樹幹モデルに制約を与える。 自律ナビゲーションモジュールは、マルチレベル計画およびマッピングフレームワークを使用し、UAVがユーザの定義した関心領域のセマンティックマップを計算的かつ効率的な方法で構築する、動的に実現可能な軌道を計算する。 ドリフト補償機構は、プランナー最適性とコントローラ安定性を維持しつつ、セマンティックSLAM出力を用いたドリフトをリアルタイムで最小化するように設計されている。 これによりUAVは、そのミッションを正確かつ安全に実施することができる。

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