論文の概要: From SLAM to Situational Awareness: Challenges and Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00273v4
• Date: Wed, 5 Apr 2023 08:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-06 16:54:33.079675
• Title: From SLAM to Situational Awareness: Challenges and Survey
• Title（参考訳）: SLAMから状況認識へ:課題と調査
• Authors: Hriday Bavle, Jose Luis Sanchez-Lopez, Claudio Cimarelli, Ali Tourani, Holger Voos
• Abstract要約: 複雑なミッションを効率的に安全に遂行する移動ロボットの能力は、環境に関する知識によって制限される。 高度な推論、意思決定、実行スキルにより、知的エージェントは未知の環境で自律的に行動することができる。 本稿では,現状のロボット工学アルゴリズムを網羅し,状況認識の諸側面について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The capability of a mobile robot to efficiently and safely perform complex missions is limited by its knowledge of the environment, namely the situation. Advanced reasoning, decision-making, and execution skills enable an intelligent agent to act autonomously in unknown environments. Situational Awareness (SA) is a fundamental capability of humans that has been deeply studied in various fields, such as psychology, military, aerospace, and education. Nevertheless, it has yet to be considered in robotics, which has focused on single compartmentalized concepts such as sensing, spatial perception, sensor fusion, state estimation, and Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). Hence, the present research aims to connect the broad multidisciplinary existing knowledge to pave the way for a complete SA system for mobile robotics that we deem paramount for autonomy. To this aim, we define the principal components to structure a robotic SA and their area of competence. Accordingly, this paper investigates each aspect of SA, surveying the state-of-the-art robotics algorithms that cover them, and discusses their current limitations. Remarkably, essential aspects of SA are still immature since the current algorithmic development restricts their performance to only specific environments. Nevertheless, Artificial Intelligence (AI), particularly Deep Learning (DL), has brought new methods to bridge the gap that maintains these fields apart from the deployment to real-world scenarios. Furthermore, an opportunity has been discovered to interconnect the vastly fragmented space of robotic comprehension algorithms through the mechanism of Situational Graph (S-Graph), a generalization of the well-known scene graph. Therefore, we finally shape our vision for the future of robotic Situational Awareness by discussing interesting recent research directions.
• Abstract（参考訳）: 複雑な任務を効率的に安全に行う移動ロボットの能力は、その環境、すなわち状況に関する知識によって制限される。 高度な推論、意思決定、実行スキルにより、知的エージェントは未知の環境で自律的に行動することができる。 状況意識 (SA) は、心理学、軍事、航空宇宙、教育など様々な分野で深く研究されてきた人間の基本的な能力である。 それでも、センサー、空間知覚、センサー融合、状態推定、同時局所化とマッピング(SLAM)といった単一区画化概念に焦点を当てたロボティクスでは、まだ検討されていない。 そこで本研究では,多分野の既存知識を結びつけて,自律性を最優先するモバイルロボティクスのための完全なSAシステムを構築することを目的とする。 本研究の目的は,ロボットSAとその能力領域を構成する主成分を定義することである。 そこで本研究では,SAの各側面を調査し,それらをカバーする最先端ロボットアルゴリズムを調査し,現状の限界について考察する。 現在のアルゴリズム開発では、パフォーマンスを特定の環境のみに制限するため、saの本質的な側面はまだ未成熟である。 それでも、人工知能(AI)、特にディープラーニング(DL)は、これらのフィールドをデプロイから現実のシナリオへ分離するギャップを埋める新しい方法を導入している。 さらに、よく知られたシーングラフの一般化である状況グラフ(S-Graph)のメカニズムを通じて、ロボット理解アルゴリズムの膨大な断片化空間を相互接続する機会が発見された。 そこで我々は,最近の興味深い研究の方向性を議論し,ロボットの状況認識の将来へのビジョンを形作る。

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