論文の概要: Exosense: A Vision-Centric Scene Understanding System For Safe Exoskeleton Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14320v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 11:41:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 14:38:14.947444
• Title: Exosense: A Vision-Centric Scene Understanding System For Safe Exoskeleton Navigation
• Title（参考訳）: Exosense:安全な外骨格ナビゲーションのための視覚中心のシーン理解システム
• Authors: Jianeng Wang, Matias Mattamala, Christina Kassab, Lintong Zhang, Maurice Fallon,
• Abstract要約: Exosenseは視覚中心のシーン理解システムである。 リッチでグローバルに一貫性のある標高マップを生成し、セマンティックおよび地形トラバーサビリティ情報の両方を取り入れている。 典型的な周期歩行歩行の課題に対するシステムの堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Exoskeletons for daily use by those with mobility impairments are being developed. They will require accurate and robust scene understanding systems. Current research has used vision to identify immediate terrain and geometric obstacles, however these approaches are constrained to detections directly in front of the user and are limited to classifying a finite range of terrain types (e.g., stairs, ramps and level-ground). This paper presents Exosense, a vision-centric scene understanding system which is capable of generating rich, globally-consistent elevation maps, incorporating both semantic and terrain traversability information. It features an elastic Atlas mapping framework associated with a visual SLAM pose graph, embedded with open-vocabulary room labels from a Vision-Language Model (VLM). The device's design includes a wide field-of-view (FoV) fisheye multi-camera system to mitigate the challenges introduced by the exoskeleton walking pattern. We demonstrate the system's robustness to the challenges of typical periodic walking gaits, and its ability to construct accurate semantically-rich maps in indoor settings. Additionally, we showcase its potential for motion planning -- providing a step towards safe navigation for exoskeletons.
• Abstract（参考訳）: 運動障害のある人の日常使用のための外骨格の開発が進められている。 正確で堅牢なシーン理解システムが必要です。 現在の研究では、視界を用いて地形と幾何学的障害物を識別しているが、これらのアプローチは利用者の直接の前方での検知に制約されており、限られた地形(例えば、階段、ランプ、平地など)の分類に制限されている。 本稿では,多彩でグローバルな標高マップを生成できる視覚中心の景観理解システムであるExosenseについて述べる。 視覚的SLAMポーズグラフに関連付けられた弾力性のあるAtlasマッピングフレームワークを備えており、Vision-Language Model (VLM)のオープン語彙の部屋ラベルが埋め込まれている。 デバイスの設計には、外骨格ウォーキングパターンによって引き起こされる課題を軽減するために、広視野(FoV)魚眼マルチカメラシステムが含まれる。 本研究では,典型的な周期歩行の課題に対するシステムの堅牢性と,屋内環境における正確な意味豊かな地図構築能力を示す。 さらに、運動計画の可能性も示しています -- エキソ骨格の安全なナビゲーションに向けての一歩です。

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