論文の概要: FRAME: A Modular Framework for Autonomous Map-merging: Advancements in the Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18006v1
• Date: Sat, 27 Apr 2024 20:54:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-30 18:12:38.685546
• Title: FRAME: A Modular Framework for Autonomous Map-merging: Advancements in the Field
• Title（参考訳）: FRAME: 自律的なマップマージのためのモジュールフレームワーク
• Authors: Nikolaos Stathoulopoulos, Björn Lindqvist, Anton Koval, Ali-akbar Agha-mohammadi, George Nikolakopoulos,
• Abstract要約: 本稿では,エゴセントリックなマルチロボット探査における3次元点雲マップの融合について述べる。 提案手法は、最先端の場所認識と学習記述子を利用して、地図間の重複を効率的に検出する。 提案手法の有効性は,ロボット探査の複数のフィールドミッションを通じて実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.247977717070773
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this article, a novel approach for merging 3D point cloud maps in the context of egocentric multi-robot exploration is presented. Unlike traditional methods, the proposed approach leverages state-of-the-art place recognition and learned descriptors to efficiently detect overlap between maps, eliminating the need for the time-consuming global feature extraction and feature matching process. The estimated overlapping regions are used to calculate a homogeneous rigid transform, which serves as an initial condition for the GICP point cloud registration algorithm to refine the alignment between the maps. The advantages of this approach include faster processing time, improved accuracy, and increased robustness in challenging environments. Furthermore, the effectiveness of the proposed framework is successfully demonstrated through multiple field missions of robot exploration in a variety of different underground environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エゴセントリックなマルチロボット探査における3次元点雲マップの融合について述べる。 従来の手法とは異なり、提案手法は最先端の場所認識と学習記述子を利用して地図間の重複を効率的に検出し、時間を要す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を排除している。 推定重なり合う領域は、GICP点雲登録アルゴリズムの初期条件として機能し、地図間のアライメントを洗練させる等質な剛性変換を計算するために用いられる。 このアプローチの利点は、高速な処理時間、精度の向上、挑戦的な環境における堅牢性の向上である。 さらに,提案手法の有効性を,様々な地下環境におけるロボット探査の複数のフィールドミッションを通じて実証した。

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