論文の概要: FRAME: Fast and Robust Autonomous 3D point cloud Map-merging for Egocentric multi-robot exploration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09213v1
• Date: Sun, 22 Jan 2023 21:59:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-24 14:28:22.503015
• Title: FRAME: Fast and Robust Autonomous 3D point cloud Map-merging for Egocentric multi-robot exploration
• Title（参考訳）: FRAME:エゴセントリックなマルチロボット探査のための高速でロバストな3Dポイントクラウドマップの統合
• Authors: Nikolaos Stathoulopoulos, Anton Koval, Ali-akbar Agha-mohammadi and George Nikolakopoulos
• Abstract要約: 本稿では,エゴセントリックなヘテロジニアスマルチロボット探索のための3次元クラウドマップ統合フレームワークを提案する。 提案した新しいソリューションは、最先端の場所認識学習ディスクリプタを利用して、フレームワークのメインパイプラインを通じて、高速で堅牢なリージョン重複推定を提供する。 提案手法の有効性を, 地下環境における複数フィールドマルチロボット探査計画に基づいて実験的に評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.433860819518925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This article presents a 3D point cloud map-merging framework for egocentric heterogeneous multi-robot exploration, based on overlap detection and alignment, that is independent of a manual initial guess or prior knowledge of the robots' poses. The novel proposed solution utilizes state-of-the-art place recognition learned descriptors, that through the framework's main pipeline, offer a fast and robust region overlap estimation, hence eliminating the need for the time-consuming global feature extraction and feature matching process that is typically used in 3D map integration. The region overlap estimation provides a homogeneous rigid transform that is applied as an initial condition in the point cloud registration algorithm Fast-GICP, which provides the final and refined alignment. The efficacy of the proposed framework is experimentally evaluated based on multiple field multi-robot exploration missions in underground environments, where both ground and aerial robots are deployed, with different sensor configurations.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロボットの姿勢に対する手動の初期推測や事前の知識に依存しない重なり検出とアライメントに基づく,自己中心型異種マルチロボット探索のための3Dポイントクラウドマップ統合フレームワークを提案する。 提案手法では,最先端の場所認識学習記述子を用いて,フレームワークのメインパイプラインを通じて高速かつ堅牢な領域重複推定を行う。これにより,一般的に3次元マップ統合で使用されるグローバルな特徴抽出と特徴マッチングプロセスの必要性がなくなる。 領域重なり推定は、ポイントクラウド登録アルゴリズムであるFast-GICPの初期条件として適用され、最終的なアライメントと洗練されたアライメントを提供する均一な剛性変換を提供する。 提案手法の有効性は,地上と空中の両方のロボットを配置し,センサ構成が異なる地下環境における複数フィールド多ロボット探査ミッションに基づいて実験的に評価される。

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