論文の概要: Average Outward Flux Skeletons for Environment Mapping and Topology Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.13826v1
• Date: Sat, 27 Nov 2021 06:29:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-04 15:20:25.191813
• Title: Average Outward Flux Skeletons for Environment Mapping and Topology Matching
• Title（参考訳）: 環境マッピングとトポロジマッチングのための平均外向きフラックス骨格
• Authors: Morteza Rezanejad, Babak Samari, Elham Karimi, Ioannis Rekleitis, Gregory Dudek, Kaleem Siddiqi
• Abstract要約: 本研究では,初期未知の2次元環境の道路マップの抽出方法を,その境界線を頑健に計算するオンライン・プロシージャを用いて検討する。 提案アルゴリズムは,ロボットのナビゲーションニーズに対して,スムーズな経路を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.93458380913065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider how to directly extract a road map (also known as a topological representation) of an initially-unknown 2-dimensional environment via an online procedure that robustly computes a retraction of its boundaries. In this article, we first present the online construction of a topological map and the implementation of a control law for guiding the robot to the nearest unexplored area, first presented in [1]. The proposed method operates by allowing the robot to localize itself on a partially constructed map, calculate a path to unexplored parts of the environment (frontiers), compute a robust terminating condition when the robot has fully explored the environment, and achieve loop closure detection. The proposed algorithm results in smooth safe paths for the robot's navigation needs. The presented approach is any time algorithm that has the advantage that it allows for the active creation of topological maps from laser scan data, as it is being acquired. We also propose a navigation strategy based on a heuristic where the robot is directed towards nodes in the topological map that open to empty space. We then extend the work in [1] by presenting a topology matching algorithm that leverages the strengths of a particular spectral correspondence method [2], to match the mapped environments generated from our topology-making algorithm. Here, we concentrated on implementing a system that could be used to match the topologies of the mapped environment by using AOF Skeletons. In topology matching between two given maps and their AOF skeletons, we first find correspondences between points on the AOF skeletons of two different environments. We then align the (2D) points of the environments themselves. We also compute a distance measure between two given environments, based on their extracted AOF skeletons and their topology, as the sum of the matching errors between corresponding points.
• Abstract（参考訳）: 我々は,まず未知の2次元環境の道路地図(トポロジカル表現としても知られる)を,その境界の縮小を堅牢に計算するオンライン手続きを通して直接抽出する方法を検討する。 本稿では,まず,トポロジカルマップのオンライン構築と,ロボットを最寄りの未探索領域まで誘導する制御則の実装について述べる。 提案手法では,ロボットが部分的に構築された地図上に自在に配置し,未探索の環境(前線)への経路を計算し,環境を十分に探索した際に頑健な終了条件を計算し,ループ閉鎖検出を実現する。 提案アルゴリズムは,ロボットのナビゲーションニーズに対して,スムーズな経路を実現する。 提案したアプローチは、取得されるレーザースキャンデータからトポロジカルマップをアクティブに作成できるという利点を持つ任意の時間アルゴリズムである。 また,ロボットが空空間に開放されたトポロジカルマップのノードに向けられるヒューリスティックに基づくナビゲーション戦略を提案する。 次に, 特定のスペクトル対応法 [2] の強度を生かしたトポロジマッチングアルゴリズムを提案することにより, [1] の処理を拡張し, トポロジ生成アルゴリズムから生成されたマッピング環境に適合させる。 そこで我々は,AOFスケルトンを用いて地図化された環境のトポロジに適合するシステムの実装に集中した。 2つの与えられた地図とそれらのAOF骨格のトポロジーマッチングにおいて、まず2つの異なる環境のAOF骨格の点間の対応を見出す。 次に、環境自体の(2D)ポイントを調整します。 また, 抽出したAOF骨格とそのトポロジに基づいて, 与えられた2つの環境間の距離を, 対応する点間の一致誤差の和として計算する。

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