論文の概要: Pixel to Elevation: Learning to Predict Elevation Maps at Long Range
using Images for Autonomous Offroad Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17484v1
- Date: Tue, 30 Jan 2024 22:37:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-01 16:18:06.746686
- Title: Pixel to Elevation: Learning to Predict Elevation Maps at Long Range
using Images for Autonomous Offroad Navigation
- Title（参考訳）: Pixel to Elevation: 自動オフロードナビゲーションのための画像を用いた長距離標高マップの学習
- Authors: Chanyoung Chung, Georgios Georgakis, Patrick Spieler, Curtis Padgett,
Shehryar Khattak
- Abstract要約: 本稿では,車載エゴセントリック画像のみをリアルタイムに利用して,長距離の地形標高マップを予測できる学習型アプローチを提案する。
複雑で非構造的な地形における自律型オフロードロボットナビゲーションへの提案手法の適用性を実験的に検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.389719757605162
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding terrain topology at long-range is crucial for the success of
off-road robotic missions, especially when navigating at high-speeds. LiDAR
sensors, which are currently heavily relied upon for geometric mapping, provide
sparse measurements when mapping at greater distances. To address this
challenge, we present a novel learning-based approach capable of predicting
terrain elevation maps at long-range using only onboard egocentric images in
real-time. Our proposed method is comprised of three main elements. First, a
transformer-based encoder is introduced that learns cross-view associations
between the egocentric views and prior bird-eye-view elevation map predictions.
Second, an orientation-aware positional encoding is proposed to incorporate the
3D vehicle pose information over complex unstructured terrain with multi-view
visual image features. Lastly, a history-augmented learn-able map embedding is
proposed to achieve better temporal consistency between elevation map
predictions to facilitate the downstream navigational tasks. We experimentally
validate the applicability of our proposed approach for autonomous offroad
robotic navigation in complex and unstructured terrain using real-world offroad
driving data. Furthermore, the method is qualitatively and quantitatively
compared against the current state-of-the-art methods. Extensive field
experiments demonstrate that our method surpasses baseline models in accurately
predicting terrain elevation while effectively capturing the overall terrain
topology at long-ranges. Finally, ablation studies are conducted to highlight
and understand the effect of key components of the proposed approach and
validate their suitability to improve offroad robotic navigation capabilities.
- Abstract（参考訳）: 長距離地形を理解することは、特に高速で航行する場合に、オフロードロボットミッションの成功に不可欠である。
現在幾何学的マッピングに大きく依存しているLiDARセンサーは、より遠くのマッピングでスパース測定を行う。
そこで本稿では,この課題に対処するために,車載エゴセントリック画像のみを用いて長距離地形図をリアルタイムに予測できる新しい学習ベース手法を提案する。
提案手法は3つの要素から構成される。
まず, トランスフォーマーをベースとしたエンコーダを導入し, エゴセントリックな視線と, 以前の鳥眼の視線高度マップの予測との相互関係を学習する。
第2に,多視点視覚画像特徴を有する複雑な非構造地形上での3次元車両の姿勢認識型位置符号化を提案する。
最後に, 下流のナビゲーションタスクを容易にするために, 標高地図予測間の時間的一貫性を高めるために, 履歴学習可能な地図埋め込みを提案する。
実世界のオフロード駆動データを用いて,複雑・非構造地形における自律型オフロードロボットナビゲーションの適用性について実験的に検証した。
さらに,現在の最先端手法と比較して定性的かつ定量的に比較した。
広域フィールド実験により,本手法は,地形の高度を正確に予測する上でベースラインモデルを超えることを実証した。
最後に,提案手法の重要成分の効果を強調・理解し,オフロードロボットナビゲーション能力向上に適合性を検証するため,アブレーション研究を行った。
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