論文の概要: A Modular Robotic System for Autonomous Exploration and Semantic Updating in Large-Scale Indoor Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15493v3
• Date: Fri, 19 Sep 2025 21:22:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-23 18:58:15.612125
• Title: A Modular Robotic System for Autonomous Exploration and Semantic Updating in Large-Scale Indoor Environments
• Title（参考訳）: 大規模屋内環境における自律探査とセマンティック更新のためのモジュール型ロボットシステム
• Authors: Sai Haneesh Allu, Itay Kadosh, Tyler Summers, Yu Xiang,
• Abstract要約: 大規模未知環境の自律探索とセマンティック更新のためのモジュール型ロボットシステムを提案する。 本手法により,移動ロボットは,幾何学用2次元占有格子と対象意味論用トポロジカルグラフを統合したハイブリッドセマンティックマップの構築,再検討,更新を行うことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8252013503798907
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a modular robotic system for autonomous exploration and semantic updating of large-scale unknown environments. Our approach enables a mobile robot to build, revisit, and update a hybrid semantic map that integrates a 2D occupancy grid for geometry with a topological graph for object semantics. Unlike prior methods that rely on manual teleoperation or precollected datasets, our two-phase approach achieves end-to-end autonomy: first, a modified frontier-based exploration algorithm with dynamic search windows constructs a geometric map; second, using a greedy trajectory planner, environments are revisited, and object semantics are updated using open-vocabulary object detection and segmentation. This modular system, compatible with any metric SLAM framework, supports continuous operation by efficiently updating the semantic graph to reflect short-term and long-term changes such as object relocation, removal, or addition. We validate the approach on a Fetch robot in real-world indoor environments of approximately $8,500$m$^2$ and $117$m$^2$, demonstrating robust and scalable semantic mapping and continuous adaptation, marking a fully autonomous integration of exploration, mapping, and semantic updating on a physical robot.
• Abstract（参考訳）: 大規模未知環境の自律探索とセマンティック更新のためのモジュール型ロボットシステムを提案する。 本手法により,移動ロボットは,幾何学用2次元占有格子と対象意味論用トポロジカルグラフを統合したハイブリッドセマンティックマップの構築,再検討,更新を行うことができる。 手動遠隔操作や事前収集したデータセットに依存する従来の手法とは異なり、我々の2段階のアプローチはエンドツーエンドの自律性を実現する。第1に、動的検索ウィンドウによるフロンティアベースの探索アルゴリズムが幾何写像を構築し、第2に、欲求トラジェクトリプランナーを使用して環境を再検討し、オープン語彙オブジェクト検出とセグメンテーションを用いてオブジェクトセマンティクスを更新する。 このモジュールシステムは、任意のメトリックSLAMフレームワークと互換性があり、オブジェクトの移動、削除、追加といった短期的および長期的な変更を反映するようにセマンティックグラフを効率的に更新することにより、継続的な操作をサポートする。 実世界の屋内環境におけるFetchロボットのアプローチを約8,500$m$^2$と117$m$^2$で検証し,ロバストでスケーラブルなセマンティックマッピングと継続的適応を実証し,物理ロボットにおける探索,マッピング,セマンティック更新の完全自律的な統合を示す。

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