論文の概要: Real-Time Polygonal Semantic Mapping for Humanoid Robot Stair Climbing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01919v1
- Date: Mon, 04 Nov 2024 09:34:55 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-05 14:46:13.645184
- Title: Real-Time Polygonal Semantic Mapping for Humanoid Robot Stair Climbing
- Title（参考訳）: ヒューマノイドロボットステアクライミングのためのリアルタイム多角的意味マッピング
- Authors: Teng Bin, Jianming Yao, Tin Lun Lam, Tianwei Zhang,
- Abstract要約: 階段などの複雑な地形を探索するヒューマノイドロボットに適した,リアルタイムな平面意味マッピングのための新しいアルゴリズムを提案する。
奥行き画像上での異方性拡散フィルタを用いて,重要なエッジ情報を保持しつつ,勾配ジャンプからの雑音を効果的に最小化する。
提案手法は,30Hz以上のレートで1フレームをリアルタイムに処理し,詳細な平面抽出とマップ管理を迅速かつ効率的に行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.786955745157453
- License:
- Abstract: We present a novel algorithm for real-time planar semantic mapping tailored for humanoid robots navigating complex terrains such as staircases. Our method is adaptable to any odometry input and leverages GPU-accelerated processes for planar extraction, enabling the rapid generation of globally consistent semantic maps. We utilize an anisotropic diffusion filter on depth images to effectively minimize noise from gradient jumps while preserving essential edge details, enhancing normal vector images' accuracy and smoothness. Both the anisotropic diffusion and the RANSAC-based plane extraction processes are optimized for parallel processing on GPUs, significantly enhancing computational efficiency. Our approach achieves real-time performance, processing single frames at rates exceeding $30~Hz$, which facilitates detailed plane extraction and map management swiftly and efficiently. Extensive testing underscores the algorithm's capabilities in real-time scenarios and demonstrates its practical application in humanoid robot gait planning, significantly improving its ability to navigate dynamic environments.
- Abstract（参考訳）: 階段などの複雑な地形を探索するヒューマノイドロボットに適した,リアルタイムな平面意味マッピングのための新しいアルゴリズムを提案する。
提案手法は任意のオドメトリ入力に適応し,GPU加速処理を平面抽出に利用することにより,一貫したセマンティックマップを高速に生成する。
奥行き画像に異方性拡散フィルタを用いることで、固有エッジの詳細を保存しつつ、勾配ジャンプからのノイズを効果的に最小化し、通常のベクトル画像の精度と滑らかさを高める。
異方性拡散とRANSACに基づく平面抽出プロセスは、GPU上での並列処理に最適化され、計算効率が大幅に向上する。
提案手法は,30〜Hzドルを超えるレートで1フレームをリアルタイムに処理し,平面抽出やマップ管理を迅速かつ効率的に行う。
大規模なテストは、アルゴリズムの能力をリアルタイムシナリオで評価し、ヒューマノイドロボット歩行計画における実用性を実証し、動的環境をナビゲートする能力を大幅に改善する。
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