論文の概要: Neural Scene Representation for Locomotion on Structured Terrain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08077v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 10:45:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 14:09:58.226809
• Title: Neural Scene Representation for Locomotion on Structured Terrain
• Title（参考訳）: 構造地形のロコモーションのためのニューラルシーン表現
• Authors: David Hoeller, Nikita Rudin, Christopher Choy, Animashree Anandkumar, Marco Hutter
• Abstract要約: 本研究では,都市環境を横断する移動ロボットの局所的な地形を再構築する学習手法を提案する。 搭載されたカメラとロボットの軌道からの深度測定のストリームを用いて、ロボットの近傍の地形を推定する。 ノイズ測定とカメラ配置の盲点からの大量の欠落データにもかかわらず,シーンを忠実に再構築する3次元再構成モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 56.48607865960868
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a learning-based method to reconstruct the local terrain for locomotion with a mobile robot traversing urban environments. Using a stream of depth measurements from the onboard cameras and the robot's trajectory, the algorithm estimates the topography in the robot's vicinity. The raw measurements from these cameras are noisy and only provide partial and occluded observations that in many cases do not show the terrain the robot stands on. Therefore, we propose a 3D reconstruction model that faithfully reconstructs the scene, despite the noisy measurements and large amounts of missing data coming from the blind spots of the camera arrangement. The model consists of a 4D fully convolutional network on point clouds that learns the geometric priors to complete the scene from the context and an auto-regressive feedback to leverage spatio-temporal consistency and use evidence from the past. The network can be solely trained with synthetic data, and due to extensive augmentation, it is robust in the real world, as shown in the validation on a quadrupedal robot, ANYmal, traversing challenging settings. We run the pipeline on the robot's onboard low-power computer using an efficient sparse tensor implementation and show that the proposed method outperforms classical map representations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,都市環境を横断する移動ロボットを用いて,局所地形を再構築する学習手法を提案する。 このアルゴリズムは、搭載されたカメラとロボットの軌道からの深度測定のストリームを用いて、ロボットの近傍の地形を推定する。 これらのカメラからの生の計測は騒がしく、多くの場合、ロボットが立ち上がる地形を示さない部分的かつ目立たない観察しか提供しない。 そこで本研究では,カメラ配置の盲点から発生するノイズ測定や大量の欠落データにもかかわらず,シーンを忠実に再構築する3次元再構成モデルを提案する。 モデルは点雲上の4次元完全畳み込みネットワークからなり、文脈からシーンを完遂するための幾何学的事前学習と、時空間的一貫性を活用し、過去の証拠を使用するための自己回帰フィードバックからなる。 ネットワークは合成データでのみ訓練することができ、広範囲な拡張のために現実世界で堅牢であり、四足歩行ロボットanymalの検証で示されているように、困難な設定を横断する。 我々は,ロボットの低消費電力コンピュータ上で,効率的なスパーステンソル実装を用いてパイプラインを実行し,提案手法が従来の地図表現より優れていることを示す。

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