Active SLAM in structured environments

This paper considers the trajectory planning problem for line-feature based SLAM in structured indoor environments. The robot poses and line features are estimated using Smooth and Mapping (SAM) which is found to provide more consistent estimates than the Extended Kalman Filter (EKF). The objective of trajectory planning is to minimise the uncertainty of the estimates and to maximise coverage. Trajectory planning is performed using Model Predictive Control (MPC) with an attractor incorporating long term goals. This planning is demonstrated both in simulation and in a real-time experiment with a Pioneer2DX robot. ©2008 IEEE

Active Mapping and Robot Exploration: A Survey

Simultaneous localization and mapping responds to the problem of building a map of the environment without any prior information and based on the data obtained from one or more sensors. In most situations, the robot is driven by a human operator, but some systems are capable of navigating autonomously while mapping, which is called native simultaneous localization and mapping. This strategy focuses on actively calculating the trajectories to explore the environment while building a map with a minimum error. In this paper, a comprehensive review of the research work developed in this field is provided, targeting the most relevant contributions in indoor mobile robotics.This research was funded by the ELKARTEK project ELKARBOT KK-2020/00092 of the Basque Government

Information driven exploration in robotics

Imagine an intelligent robot entering an unknown room. It starts interacting with its new surroundings to understand what properties the new objects have and how they interact with each other. Finally, he gathered enough information to skillfully perform various tasks in the new environment. This is the vision behind our research towards intelligent robots. An important role in the described behavior is the ability to chose actions in order to learn new things. This ability we call exploration. It enables the robot to quickly learn about the properties of the objects. Surprisingly autonomous exploration has been mostly neglected by robotics research so far, because many fundamental problems like motor control and perception were still not satisfactory solved. The developments of recent years have, however, overcome this hurdle. State of the art methods enable us now to conduct research on exploration in robotics. On the other hand the machine learning and statistics community has developed methods and the theoretical background to lead learning algorithms to the most promising data. Under the terms active learning and experimental design many methods have been developed to improve the learning rate with fewer training data. In this thesis we combine results from both fields to develop a framework of exploration in robotics. We base our framework on the notion of information and information gain, developed in the field of information theory. And although we show that optimal exploration is a computational hard problem, we develop efficient exploration strategies using information gain as measure and Bayesian experimental design as foundation. To test the explorative behavior generated by our strategies we introduce the Physical Exploration Challenge. It formalizes the desired behavior as exploration of external degrees of freedom. External degrees of freedom are those the robot can not articulate directly but only by interacting with the environment. We present how we can model different exploration tasks of external degree of freedom: Exploring the meaning of geometric symbols by moving objects, exploring the existence of joints and their properties, and exploring how different joints in the environment are interdependent. Different robots show these exploration tasks in both simulated and real world experiments.Wie würde sich ein intelligenter Roboter verhalten, der einen ihm unbekannten Raum betritt? Vermutlich würde er anfangen all die Dinge um sich herum zu untersuchen, um sich ein Bild darüber zu verschaffen, welche Eigenschaften die Objekte ausmachen und wie sie miteinander zusammenhängen. Dieses Wissen würde es ihm dann ermöglichen verschiedenste Aufgaben in der neuen Umgebung zu erledigen. Eine zentrale Rolle bei diesem Verhalten spielt die Fähigkeit eigenständig zu entschieden, was es zu untersuchen gilt. Diese Fähigkeit nennt man Exploration. Erstaunlicherweise wurde autonome Exploration bisher in der Robotik vernachlässigt. Der Grund liegt darin, dass grundlegendere Fähigkeiten, wie zum Beispiel die Erzeugung von Bewegung oder die Wahrnehmung, die Wissenschaft bisher vor große Probleme stellten. Die Entwickelungen der letzten Jahre in diesen Bereichen ermöglichen uns aber nun Exploration der Umwelt mit Robotern zu untersuchen. Auf der anderen Seite wurden im Bereich des Maschinellen Lernens und der Statistik Methoden und theoretische Grundlagen entwickelt, die Lernalgorithmen in die Lage versetzen, selber ihre Trainingdaten zu sammeln. Dadurch kann die Lernrate mit möglichst wenig Trainingsdaten verbessert werden. Diese Methoden werden unter den Begriffen Aktives Lernen und Experimentelles Design zusammengefasst. In dieser Arbeit kombinieren wir die Resultate aus den beiden vorgenannten Feldern. Wir entwickeln damit die Grundlagen für autonome Exploration in der Robotik. Wir leiten diese Grundlagen von der Informationstheorie ab, die eine formale Definition von den Größen Information und Informationsgewinn entwickelt hat. Und obwohl wir zeigen, dass optimale Exploration nicht effzient berechenbar ist, können wir basierend auf dem Informationsgewinn Heuristiken entwicklen, die zu effizienten Explorationsstrategien führen. Um das Explorationsverhalten, dass sich aus diesen Strategien entwickelt, zu testen, führen wir die Physical Exploration Challenge ein, das Problem der physikalischen Exploration. Es formalisiert unsere Vision eines intelligenten, explorierenden Roboters als Problem der Exploration von externen Freiheitsgraden. Externe Freiheitsgrade sind solche, die der Roboter nicht direkt beeinflussen kann, sondern nur durch Interaktion mit der Umwelt. Schlussendlich modellieren wir verschiedene Explorationsaufgaben von externen Freiheitsgraden und zeigen mit verschiedenen Robotern, simulierten wie auch echten, wie diese Aufgaben gelöst werden können. Die Aufgaben umfassen dabei das Erkunden der Bedeutung von Symbolen, die geometrische Zusammenhänge widerspiegeln, die Exploration von Existenz und Eigenschaften von Gelenken in der Umwelt und wie die Stellung von Gelenken entscheidend für die Beweglichkeit andere Gelenke sein kann