論文の概要: Exosense: A Vision-Based Scene Understanding System For Exoskeletons

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14320v2
• Date: Thu, 21 Nov 2024 12:29:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:15:53.081322
• Title: Exosense: A Vision-Based Scene Understanding System For Exoskeletons
• Title（参考訳）: Exosense:外骨格を視覚で理解するシステム
• Authors: Jianeng Wang, Matias Mattamala, Christina Kassab, Guillaume Burger, Fabio Elnecave, Lintong Zhang, Marine Petriaux, Maurice Fallon,
• Abstract要約: 本稿では,自己バランス型外骨格のための視覚中心のシーン理解システムであるExosenseを紹介する。 実際の屋内シナリオでは、人間の脚に装着したExosenseとWandercraftのPersonal Exoskeletonをテストしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Self-balancing exoskeletons are a key enabling technology for individuals with mobility impairments. While the current challenges focus on human-compliant hardware and control, unlocking their use for daily activities requires a scene perception system. In this work, we present Exosense, a vision-centric scene understanding system for self-balancing exoskeletons. We introduce a multi-sensor visual-inertial mapping device as well as a navigation stack for state estimation, terrain mapping and long-term operation. We tested Exosense attached to both a human leg and Wandercraft's Personal Exoskeleton in real-world indoor scenarios. This enabled us to test the system during typical periodic walking gaits, as well as future uses in multi-story environments. We demonstrate that Exosense can achieve an odometry drift of about 4 cm per meter traveled, and construct terrain maps under 1 cm average reconstruction error. It can also work in a visual localization mode in a previously mapped environment, providing a step towards long-term operation of exoskeletons.
• Abstract（参考訳）: 自己バランス型外骨格は、モビリティ障害を持つ個人にとって重要な技術である。 現在の課題は、人間に準拠したハードウェアとコントロールに重点を置いているが、日々の活動をアンロックするにはシーン認識システムが必要である。 本研究では,自己バランス型外骨格のための視覚中心のシーン理解システムであるExosenseを紹介する。 本稿では,複数センサの視覚-慣性マッピング装置と,状態推定,地形マッピング,長期運用のためのナビゲーションスタックを紹介する。 実際の屋内シナリオでは、人間の脚に装着したExosenseとWandercraftのPersonal Exoskeletonをテストしました。 これにより,典型的な周期歩行歩行時および多層歩行環境における将来的使用時のシステムテストが可能となった。 その結果,Exosenseは1メートルあたり約4cmのドリフトを達成でき,平均復元誤差1cm以下の地形図を構築できることがわかった。 以前マップされた環境で視覚的なローカライズモードでも動作し、エキソ骨格の長期動作に向けたステップを提供する。

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