論文の概要: PRISM-TopoMap: Online Topological Mapping with Place Recognition and Scan Matching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01674v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 06:25:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 17:48:15.830518
- Title: PRISM-TopoMap: Online Topological Mapping with Place Recognition and Scan Matching
- Title（参考訳）: PRISM-TopoMap: 位置認識とスキャンマッチングを備えたオンライントポロジマッピング
- Authors: Kirill Muravyev, Alexander Melekhin, Dmitriy Yudin, Konstantin Yakovlev,
- Abstract要約: 本稿では,局所的な位置のグラフを保持するトポロジカルマッピング手法であるPRISM-TopoMapを紹介する。
提案手法は,ローカライゼーションとループ閉鎖のためのスキャンマッチングパイプラインと組み合わせた学習可能なマルチモーダル位置認識を含む。
提案手法の広範な実験的評価を,写真実写環境および実ロボット上で行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.74395278382559
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Mapping is one of the crucial tasks enabling autonomous navigation of a mobile robot. Conventional mapping methods output dense geometric map representation, e.g. an occupancy grid, which is not trivial to keep consistent for the prolonged runs covering large environments. Meanwhile, capturing the topological structure of the workspace enables fast path planning, is less prone to odometry error accumulation and does not consume much memory. Following this idea, this paper introduces PRISM-TopoMap -- a topological mapping method that maintains a graph of locally aligned locations not relying on global metric coordinates. The proposed method involves learnable multimodal place recognition paired with the scan matching pipeline for localization and loop closure in the graph of locations. The latter is updated online and the robot is localized in a proper node at each time step. We conduct a broad experimental evaluation of the suggested approach in a range of photo-realistic environments and on a real robot (wheeled differential driven Husky robot), and compare it to state of the art. The results of the empirical evaluation confirm that PRISM-Topomap consistently outperforms competitors across several measures of mapping and navigation efficiency and performs well on a real robot. The code of PRISM-Topomap is open-sourced and available at https://github.com/kirillMouraviev/prism-topomap.
- Abstract（参考訳）: マッピングは、移動ロボットの自律的なナビゲーションを可能にする重要なタスクの1つだ。
従来のマッピング手法は、例えば占有格子のような密度の高い幾何学的地図表現を出力する。
一方、ワークスペースのトポロジ的構造をキャプチャすることで、高速な経路計画が可能となり、計測誤差の蓄積が少なくなり、メモリをあまり消費しない。
本稿では,グローバルな距離座標に依存しない局所的な位置のグラフを保持するトポロジカルマッピング手法であるPRISM-TopoMapを紹介する。
提案手法は,学習可能なマルチモーダル位置認識とスキャンマッチングパイプラインを組み合わせ,位置グラフの局所化とループ閉鎖を行う。
後者はオンラインで更新され、ロボットは各タイミングで適切なノードにローカライズされる。
提案手法を実物と実物(車輪付きディファレンシャル駆動型ハスキーロボット)で広範に実験的に評価し,最先端技術と比較した。
実験による評価の結果,PRISM-Topomap は地図作成とナビゲーションの効率性において競争相手より一貫して優れており,実際のロボットでは良好であることがわかった。
PRISM-Topomapのコードは、https://github.com/kirillMouraviev/prism-topomap.comで公開されている。
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