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屋内移動ロボットナビゲーションのための SLAM 手法の調査。R2ロボティクス研究経験

前書き

現在、自律型無人航空機やロボットによるナビゲーションには多くの種類があります。  一般に、それらは屋内ナビゲーション -屋内、および屋外-屋外 に分けることができます。





同様に、屋内ナビゲーションは複数の課題にも対処します。原則として、これらは倉庫内で商品を移動するように設計された移動ロボット、ロボット掃除機、商品化用ロボット、顧客とのインタラクティブなコミュニケーション、ウェイターなどです。屋内ナビゲーションに移行すると、衛星信号は通常、コンクリートや金属構造を介してデバイスに到達しないため、衛星ナビゲーションのすべての利点がすぐに失われます。一方、建物内のスペースは比較的狭い範囲に限られることが多いため、三角測量などのナビゲーション補助機能や、さまざまなマーク (ロボットの後続のコマンドを示す QR コード、信号線進行方向に、壁に修正位置のマークを付けます）、SLAM ナビゲーション、および上記の方法の組み合わせ。





提示されたナビゲーション方法は、使用されるテクノロジーが根本的に異なり、独自の利点と欠点があります。この記事では、未踏のスペースで作業するためのリストされている方法の中で最も有望な SLAM ナビゲーション方法のみを検討します。この方法は、ロボットが知らない未準備の部屋で地図を作成して利用できるという点で興味深い。SLAM には、オドメトリを含むさまざまなデータ ソースが必要であることに注意してください。





1. スラム

eng からのSLAM。は、同時ローカリゼーションとマッピングの略です。このナビゲーション方法は、これまで知られていなかった領域での自律型ロボットの位置と方向を決定するために使用され、周囲の空間の既知の地図を更新または補足するために使用されます。





, SLAM . , , , , , . , . , (, , IMU ). , , . , , , . , , , .





, SLAM , . , , . SLAM [1]:





u t,





z , t,





m , x – t. , , ( 1):





図 1 - SLAM アプローチのグラフィック モデル [1]
1 – SLAM [1]

SLAM 2D, 3D. 3D , , . , , . , SLAM SLAM . , SLAM, (grid-based), (feature-based) (graph-based) , (topological) (semantic) [1].





1.1 Feature-based SLAM





Feature-based SLAM . SLAM (EKF – Extended Kalman Filter).





1.2 Graph-based SLAM





SLAM , , , . . , , . SLAM (VSLAM Rtabmap), [1].





1.3 Grid-based SLAM





. . , . , 1 , 0 [1]. 0 1 .





1.4 Topological SLAM





SLAM - , . , . , , . , [1].





1.5 SemanticSLAM





. , , . , , . , Carlos Miguel [1] SLAM [7, 9].





1.6 SLAM





SLAM Robotic Operating System (ROS) , , : GMapping [2], Cartographer [3], Rtabmap [4, 9]. ROS. , SLAM, .





Gmapping . , 2D , 360 . , , .





図 2 - マップの Gmapping
2 – Gmapping

- (Adaptive Monte Carlo Localization – AMCL). , [5]. , , , . , « » . , , , .





Google Cartographer GMapping , 2D . , Gmapping, . , Cartographer , – cells. , Cartographer «» «» «» «» [3]. , Cartographer - . - , . ( ) , , .





図 3 - 地図製作者 [3]
3 – Cartographer [3]

, SLAM SLAM. SLAM . , SLAM , , SLAM . , SLAM [3, 6].





図 4 - Google Cartographer アルゴリズムのスキーム [3]
4 – Google Cartographer [3]

, Cartographer 3D [3, 6]. , . , .





, GMapping, Cartographer ( , 3D ), RGBD -, .





, Cartographer – SLAM. , GMapping, .





Rtabmap – SLAM, , [4, 7, 8, 9].





. Rtabmap 2D , , . . , . , .





図 5 - Rtabmap 画像データベースとマッチング
5 – Rtabmap

, , , , . , , , . , Rtabmap , , , – . Rtabmap , . , , , – , . . Rtabmap .





, 2D , . Rtabmap : , RGBD , -, , IMU. , RGBD -. . 2D , RGBD - 2D Rtabmap. , , «» , .





, . , Rtabmap . , , . , , 2D . Rtabmap , , . , , . , , . , «» .





, , SLAM – . – Rtabmap , ( , , IMU, ). , , , , , , SLAM .





SLAM

SLAM . , . 5 , 100 2.





図 6 - Gazebo の部屋 (600 m2) のシミュレーション
6 – (600 2) Gazebo

GMapping. . , , ( 3020 ), «» 2D , , . 





図 7 - LIDAR 上に構築されたシミュレーション マップ a) Gmapping b) Rtabmap
7 – ) Gmapping b) Rtabmap

, . SLAM.





Google Cartographer . , . , Cartographer .





GMapping Cartographer, Rtabmap SLAM 2D , . , Rtabmap , .





SLAM

Rtabmap. , RGBD . , SLAM.





, Cartographer – RGBD . Cartographer , Rtabmap .





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, , , . . -, . , , . -, , , , (Rtabmap , ). ROS. , , , , .





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Rtabmap . , . Cartographer.





, SLAM Gmapping, Rtabmap Google Cartographer. , . Gmapping – SLAM, . , 2D . , Cartographer Rtabmap , ( Rtabmap). , – Gmapping. 





SLAM .





  1. Pedrosa, E., L. Reis, C. M. D. Silva and H. S. Ferreira. Autonomous Navigation with Simultaneous Localization and Mapping in/outdoor. 2020.





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  8. シルバ、BMFD; ザビエル、RS; Gonçalves、ROS での屋内ロボットの LMG マッピングとナビゲーション: 実験的分析。2019年プレプリント。





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