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Cartographie, localisation et planification simultaneÌes âen ligneâ, aÌ long terme et aÌ grande eÌchelle pour robot mobile
Pour eÌtre en mesure de naviguer dans des endroits inconnus et non structureÌs, un robot doit pouvoir cartographier lâenvironnement afin de sây localiser. Ce probleÌme est connu sous le nom de cartographie et localisation simultaneÌes (ou SLAM pour Simultaneous Localization and Mapping). Une fois la carte de lâenvironnement creÌeÌe, des taÌches requeÌrant un deÌplacement dâun endroit connu aÌ un autre peuvent ainsi eÌtre planifieÌes. La charge de calcul du SLAM est deÌpendante de la grandeur de la carte. Un robot a une puissance de calcul embarqueÌe limiteÌe pour arriver aÌ traiter lâinformation âen ligneâ, câest-aÌ-dire aÌ bord du robot avec un temps de traitement des donneÌes moins long que le temps dâacquisition des donneÌes ou le temps maximal permis de mise aÌ jour de la carte. La navigation du robot tout en faisant le SLAM est donc limiteÌe par la taille de lâenvironnement aÌ cartographier.
Pour reÌsoudre cette probleÌmatique, lâobjectif est de deÌvelopper un algorithme de SPLAM (Simultaneous Planning Localization and Mapping) permettant la navigation peu importe la taille de lâenvironment. Pour geÌrer efficacement la charge de calcul de cet algorithme, la meÌmoire du robot est diviseÌe en une meÌmoire de travail et une meÌmoire aÌ long terme. Lorsque la contrainte de traitement âen ligneâ est atteinte, les endroits vus les moins souvent et qui ne sont pas utiles pour la navigation sont transfeÌreÌes de la meÌmoire de travail aÌ la meÌmoire aÌ long terme. Les endroits transfeÌreÌs dans la meÌmoire aÌ long terme ne sont plus utiliseÌs pour la navigation. Cependant, ces endroits transfeÌreÌs peuvent eÌtre reÌcupeÌreÌes de la meÌmoire aÌ long terme aÌ la meÌmoire de travail lorsque le le robot sâapproche dâun endroit voisin encore dans la meÌmoire de travail. Le robot peut ainsi se rappeler increÌmentalement dâune partie de lâenvironment a priori oublieÌe afin de pouvoir sây localiser pour le suivi de trajectoire.
Lâalgorithme, nommeÌ RTAB-Map, a eÌteÌ testeÌ sur le robot AZIMUT-3 dans une premieÌre expeÌrience de cartographie sur cinq sessions indeÌpendantes, afin dâeÌvaluer la capaciteÌ du systeÌme aÌ fusionner plusieurs cartes âen ligneâ. La seconde expeÌrience, avec le meÌme robot utiliseÌ lors de onze sessions totalisant 8 heures de deÌplacement, a permis dâeÌvaluer la capaciteÌ du robot de naviguer de façon autonome tout en faisant du SLAM et planifier des trajectoires continuellement sur une longue peÌriode en respectant la contrainte de traitement âen ligneâ . Enfin, RTAB-Map est compareÌ aÌ dâautres systeÌmes de SLAM sur quatre ensembles de donneÌes populaires pour des applications de voiture autonome (KITTI), balayage aÌ la main avec une cameÌra RGB-D (TUM RGB-D), de drone (EuRoC) et de navigation inteÌrieur avec un robot PR2 (MIT Stata Center).
Les reÌsultats montrent que RTAB-Map peut eÌtre utiliseÌ sur de longue peÌriode de temps en navigation autonome tout en respectant la contrainte de traitement âen ligneâ et avec une qualiteÌ de carte comparable aux approches de lâeÌtat de lâart en SLAM visuel et avec teÌleÌmeÌtre laser. ll en reÌsulte dâun logiciel libre deÌployeÌ dans une multitude dâapplications allant des robots mobiles inteÌrieurs peu couÌteux aux voitures autonomes, en passant par les drones et la modeÌlisation 3D de lâinteÌrieur dâune maison
Multi-Session Visual SLAM for Illumination Invariant Localization in Indoor Environments
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
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
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
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
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 dâassistance aux soins et aux activitĂ©s quotidiennes sont envisageables afin de maintenir lâautonomie 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 lâutilisation dâune architecture dĂ©cisionnelle permettant de jumeler des capacitĂ©s de navigation, de suivi de la voix et dâacquisition dâinformations afin dâassister lâopĂ©rateur Ă distance, voir mĂȘme sây substituer.
Pour ce projet, lâarchitecture 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 dâĂ©valuer ces capacitĂ©s en environnement rĂ©el en dĂ©ployant la plateforme robotique dans diffĂ©rents domiciles, et dâĂ©valuer le potentiel dâune telle intĂ©gration en rĂ©alisant un scĂ©nario autonome dâassistance 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 lâajout dâune camĂ©ra RBG-D, dâune matrice de huit microphones, dâun ordinateur et de batteries supplĂ©mentaires. LâimplĂ©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© dâintervention de lâopĂ©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 dâun scĂ©nario dâassistance complĂštement autonome est fonction des performances de la combinaison de ces fonctionnalitĂ©s, ce qui rend difficile dâenvisager le retrait complet dâun opĂ©rateur dans la boucle de dĂ©cision. LâintĂ©gration des modalitĂ©s avec HBBA sâavĂšre possible et concluante, et ouvre la porte Ă la rĂ©utilisabilitĂ© de lâimplĂ©mentation sur dâautres plateformes robotiques qui pourraient venir compenser face aux lacunes observĂ©es sur la mise en Ćuvre avec la plateforme Beam+
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