論文の概要: On the Application of Efficient Neural Mapping to Real-Time Indoor Localisation for Unmanned Ground Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04718v2
• Date: Tue, 2 Jan 2024 13:56:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 20:27:13.970594
• Title: On the Application of Efficient Neural Mapping to Real-Time Indoor Localisation for Unmanned Ground Vehicles
• Title（参考訳）: 無人地上車両のリアルタイム屋内ローカライズへの効率的なニューラルマッピングの適用について
• Authors: Christopher J. Holder and Muhammad Shafique
• Abstract要約: 組込みプラットフォーム上でのリアルタイム推論が可能なコンパクトモデルを用いて,数cmの局所化精度を実現する。 トレーニングされたモデルをUGVプラットフォームにデプロイし、その効果をウェイポイントナビゲーションタスクで実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.137284292672375
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Global localisation from visual data is a challenging problem applicable to many robotics domains. Prior works have shown that neural networks can be trained to map images of an environment to absolute camera pose within that environment, learning an implicit neural mapping in the process. In this work we evaluate the applicability of such an approach to real-world robotics scenarios, demonstrating that by constraining the problem to 2-dimensions and significantly increasing the quantity of training data, a compact model capable of real-time inference on embedded platforms can be used to achieve localisation accuracy of several centimetres. We deploy our trained model onboard a UGV platform, demonstrating its effectiveness in a waypoint navigation task, wherein it is able to localise with a mean accuracy of 9cm at a rate of 6fps running on the UGV onboard CPU, 35fps on an embedded GPU, or 220fps on a desktop GPU. Along with this work we will release a novel localisation dataset comprising simulated and real environments, each with training samples numbering in the tens of thousands.
• Abstract（参考訳）: 視覚データからのグローバルローカライズは多くのロボティクス分野に適用できる困難な問題である。 以前の研究によると、ニューラルネットワークは環境の画像をその環境内の絶対的なカメラポーズにマッピングするように訓練でき、その過程で暗黙のニューラルマッピングを学ぶことができる。 本研究では, 実世界のロボットシナリオに適用可能性を評価し, 問題を2次元に制限し, トレーニングデータの量を大幅に増加させることで, 組込みプラットフォーム上でリアルタイム推論が可能なコンパクトモデルを用いて, 数センチの局所化精度を実現できることを示す。 トレーニングされたモデルをUGVプラットフォームにデプロイし、その有効性をウェイポイントナビゲーションタスクで示すことにより、UGV搭載CPU上での6fps、組み込みGPU上での35fps、デスクトップGPU上での220fpsの速度で、平均9cmの精度でローカライズすることが可能になります。 この作業に加えて、シミュレーションと実環境で構成された新しいローカライズデータセットをリリースします。

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