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    Cartographie, localisation et planification simultanées ‘en ligne’, à long terme et à grande échelle pour robot mobile

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    Pour être en mesure de naviguer dans des endroits inconnus et non structurés, un robot doit pouvoir cartographier l’environnement afin de s’y localiser. Ce problème est connu sous le nom de cartographie et localisation simultanées (ou SLAM pour Simultaneous Localization and Mapping). Une fois la carte de l’environnement créée, des tâches requérant un déplacement d’un endroit connu à un autre peuvent ainsi être planifiées. La charge de calcul du SLAM est dépendante de la grandeur de la carte. Un robot a une puissance de calcul embarquée limitée pour arriver à traiter l’information ‘en ligne’, c’est-à-dire à bord du robot avec un temps de traitement des données moins long que le temps d’acquisition des données ou le temps maximal permis de mise à jour de la carte. La navigation du robot tout en faisant le SLAM est donc limitée par la taille de l’environnement à cartographier. Pour résoudre cette problématique, l’objectif est de développer un algorithme de SPLAM (Simultaneous Planning Localization and Mapping) permettant la navigation peu importe la taille de l’environment. Pour gérer efficacement la charge de calcul de cet algorithme, la mémoire du robot est divisée en une mémoire de travail et une mémoire à long terme. Lorsque la contrainte de traitement ‘en ligne’ est atteinte, les endroits vus les moins souvent et qui ne sont pas utiles pour la navigation sont transférées de la mémoire de travail à la mémoire à long terme. Les endroits transférés dans la mémoire à long terme ne sont plus utilisés pour la navigation. Cependant, ces endroits transférés peuvent être récupérées de la mémoire à long terme à la mémoire de travail lorsque le le robot s’approche d’un endroit voisin encore dans la mémoire de travail. Le robot peut ainsi se rappeler incrémentalement d’une partie de l’environment a priori oubliée afin de pouvoir s’y localiser pour le suivi de trajectoire. L’algorithme, nommé RTAB-Map, a été testé sur le robot AZIMUT-3 dans une première expérience de cartographie sur cinq sessions indépendantes, afin d’évaluer la capacité du système à fusionner plusieurs cartes ‘en ligne’. La seconde expérience, avec le même robot utilisé lors de onze sessions totalisant 8 heures de déplacement, a permis d’évaluer la capacité du robot de naviguer de façon autonome tout en faisant du SLAM et planifier des trajectoires continuellement sur une longue période en respectant la contrainte de traitement ‘en ligne’ . Enfin, RTAB-Map est comparé à d’autres systèmes de SLAM sur quatre ensembles de données populaires pour des applications de voiture autonome (KITTI), balayage à la main avec une caméra RGB-D (TUM RGB-D), de drone (EuRoC) et de navigation intérieur avec un robot PR2 (MIT Stata Center). Les résultats montrent que RTAB-Map peut être utilisé sur de longue période de temps en navigation autonome tout en respectant la contrainte de traitement ‘en ligne’ et avec une qualité de carte comparable aux approches de l’état de l’art en SLAM visuel et avec télémètre laser. ll en résulte d’un logiciel libre déployé dans une multitude d’applications allant des robots mobiles intérieurs peu coûteux aux voitures autonomes, en passant par les drones et la modélisation 3D de l’intérieur d’une maison

    Multi-Session Visual SLAM for Illumination Invariant Localization in Indoor Environments

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    For robots navigating using only a camera, illumination changes in indoor environments can cause localization failures during autonomous navigation. In this paper, we present a multi-session visual SLAM approach to create a map made of multiple variations of the same locations in different illumination conditions. The multi-session map can then be used at any hour of the day for improved localization capability. The approach presented is independent of the visual features used, and this is demonstrated by comparing localization performance between multi-session maps created using the RTAB-Map library with SURF, SIFT, BRIEF, FREAK, BRISK, KAZE, DAISY and SuperPoint visual features. The approach is tested on six mapping and six localization sessions recorded at 30 minutes intervals during sunset using a Google Tango phone in a real apartment.Comment: 6 pages, 5 figure

    Map Management Approach for SLAM in Large-Scale Indoor and Outdoor Areas

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    This work presents a semantic map management approach for various environments by triggering multiple maps with different simultaneous localization and mapping (SLAM) configurations. A modular map structure allows to add, modify or delete maps without influencing other maps of different areas. The hierarchy level of our algorithm is above the utilized SLAM method. Evaluating laser scan data (e.g. the detection of passing a doorway) triggers a new map, automatically choosing the appropriate SLAM configuration from a manually predefined list. Single independent maps are connected by link-points, which are located in an overlapping zone of both maps, enabling global navigation over several maps. Loop- closures between maps are detected by an appearance-based method, using feature matching and iterative closest point (ICP) registration between point clouds. Based on the arrangement of maps and link-points, a topological graph is extracted for navigation purpose and tracking the global robot's position over several maps. Our approach is evaluated by mapping a university campus with multiple indoor and outdoor areas and abstracting a metrical-topological graph. It is compared to a single map running with different SLAM configurations. Our approach enhances the overall map quality compared to the single map approaches by automatically choosing predefined SLAM configurations for different environmental setups

    Image hashing for loop closing in underwater visual SLAM

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    This article presents an experimental assessment of a hash-based loop closure detection methodology specially addressed to Multi-robot underwater visual Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). This methodology uses two diferent top quality image global descriptors, one learned (NetVLAD) and one handcrafted (HALOC). Complete tests were done to compare the performance of both hashing techniques applied in an extensive set of real underwater imagery.Peer Reviewe

    Autonomous Robot Navigation with Rich Information Mapping in Nuclear Storage Environments

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    This paper presents our approach to develop a method for an unmanned ground vehicle (UGV) to perform inspection tasks in nuclear environments using rich information maps. To reduce inspectors' exposure to elevated radiation levels, an autonomous navigation framework for the UGV has been developed to perform routine inspections such as counting containers, recording their ID tags and performing gamma measurements on some of them. In order to achieve autonomy, a rich information map is generated which includes not only the 2D global cost map consisting of obstacle locations for path planning, but also the location and orientation information for the objects of interest from the inspector's perspective. The UGV's autonomy framework utilizes this information to prioritize locations to navigate to perform the inspections. In this paper, we present our method of generating this rich information map, originally developed to meet the requirements of the International Atomic Energy Agency (IAEA) Robotics Challenge. We demonstrate the performance of our method in a simulated testbed environment containing uranium hexafluoride (UF6) storage container mock ups

    Architecture de contrÎle d'un robot de téléprésence et d'assistance aux soins à domicile

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    La population vieillissante provoque une croissance des coĂ»ts pour les soins hospitaliers. Pour Ă©viter que ces coĂ»ts deviennent trop importants, des robots de tĂ©lĂ©prĂ©sence et d’assistance aux soins et aux activitĂ©s quotidiennes sont envisageables afin de maintenir l’autonomie des personnes ĂągĂ©es Ă  leur domicile. Cependant, les robots actuels possĂšdent individuellement des fonctionnalitĂ©s intĂ©ressantes, mais il serait bĂ©nĂ©fique de pouvoir rĂ©unir leurs capacitĂ©s. Une telle intĂ©gration est possible par l’utilisation d’une architecture dĂ©cisionnelle permettant de jumeler des capacitĂ©s de navigation, de suivi de la voix et d’acquisition d’informations afin d’assister l’opĂ©rateur Ă  distance, voir mĂȘme s’y substituer. Pour ce projet, l’architecture de contrĂŽle HBBA (Hybrid Behavior-Based Architecture) sert de pilier pour unifier les bibliothĂšques requises, RTAB-Map (Real-Time Appearance-Based Mapping) et ODAS (Open embeddeD Audition System), pour rĂ©aliser cette intĂ©gration. RTAB-Map est une bibliothĂšque permettant la localisation et la cartographie simultanĂ©e selon diffĂ©rentes configurations de capteurs tout en respectant les contraintes de traitement en ligne. ODAS est une bibliothĂšque permettant la localisation, le suivi et la sĂ©paration de sources sonores en milieux rĂ©els. Les objectifs sont d’évaluer ces capacitĂ©s en environnement rĂ©el en dĂ©ployant la plateforme robotique dans diffĂ©rents domiciles, et d’évaluer le potentiel d’une telle intĂ©gration en rĂ©alisant un scĂ©nario autonome d’assistance Ă  la prise de mesure de signes vitaux. La plateforme robotique Beam+ est utilisĂ©e pour rĂ©aliser cette intĂ©gration. La plateforme est bonifiĂ©e par l’ajout d’une camĂ©ra RBG-D, d’une matrice de huit microphones, d’un ordinateur et de batteries supplĂ©mentaires. L’implĂ©mentation rĂ©sultante, nommĂ©e SAM, a Ă©tĂ© Ă©valuĂ©e dans 10 domiciles pour caractĂ©riser la navigation et le suivi de conversation. Les rĂ©sultats de la navigation suggĂšrent que les capacitĂ©s de navigation fonctionnent selon certaines contraintes propres au positionement des capteurs et des conditions environnementales, impliquant la nĂ©cessitĂ© d’intervention de l’opĂ©rateur pour compenser. La modalitĂ© de suivi de la voix fonctionne bien dans des environnements calmes, mais des amĂ©liorations sont requises en milieu bruyant. Incidemment, la rĂ©alisation d’un scĂ©nario d’assistance complĂštement autonome est fonction des performances de la combinaison de ces fonctionnalitĂ©s, ce qui rend difficile d’envisager le retrait complet d’un opĂ©rateur dans la boucle de dĂ©cision. L’intĂ©gration des modalitĂ©s avec HBBA s’avĂšre possible et concluante, et ouvre la porte Ă  la rĂ©utilisabilitĂ© de l’implĂ©mentation sur d’autres plateformes robotiques qui pourraient venir compenser face aux lacunes observĂ©es sur la mise en Ɠuvre avec la plateforme Beam+

    Active Mapping and Robot Exploration: A Survey

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    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
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