Past, Present, and Future of Simultaneous Localization And Mapping: Towards the Robust-Perception Age

Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)consists in the concurrent construction of a model of the environment (the map), and the estimation of the state of the robot moving within it. The SLAM community has made astonishing progress over the last 30 years, enabling large-scale real-world applications, and witnessing a steady transition of this technology to industry. We survey the current state of SLAM. We start by presenting what is now the de-facto standard formulation for SLAM. We then review related work, covering a broad set of topics including robustness and scalability in long-term mapping, metric and semantic representations for mapping, theoretical performance guarantees, active SLAM and exploration, and other new frontiers. This paper simultaneously serves as a position paper and tutorial to those who are users of SLAM. By looking at the published research with a critical eye, we delineate open challenges and new research issues, that still deserve careful scientific investigation. The paper also contains the authors' take on two questions that often animate discussions during robotics conferences: Do robots need SLAM? and Is SLAM solved

EAO-SLAM: Monocular Semi-Dense Object SLAM Based on Ensemble Data Association

Object-level data association and pose estimation play a fundamental role in semantic SLAM, which remain unsolved due to the lack of robust and accurate algorithms. In this work, we propose an ensemble data associate strategy for integrating the parametric and nonparametric statistic tests. By exploiting the nature of different statistics, our method can effectively aggregate the information of different measurements, and thus significantly improve the robustness and accuracy of data association. We then present an accurate object pose estimation framework, in which an outliers-robust centroid and scale estimation algorithm and an object pose initialization algorithm are developed to help improve the optimality of pose estimation results. Furthermore, we build a SLAM system that can generate semi-dense or lightweight object-oriented maps with a monocular camera. Extensive experiments are conducted on three publicly available datasets and a real scenario. The results show that our approach significantly outperforms state-of-the-art techniques in accuracy and robustness. The source code is available on: https://github.com/yanmin-wu/EAO-SLAM.Comment: Accepted to IROS 2020. Project Page: https://yanmin-wu.github.io/project/eaoslam/; Code: https://github.com/yanmin-wu/EAO-SLA

Robust and affordable localization and mapping for 3D reconstruction. Application to architecture and construction

La localización y mapeado simultáneo a partir de una sola cámara en movimiento se conoce como Monocular SLAM. En esta tesis se aborda este problema con cámaras de bajo coste cuyo principal reto consiste en ser robustos al ruido, blurring y otros artefactos que afectan a la imagen. La aproximación al problema es discreta, utilizando solo puntos de la imagen significativos para localizar la cámara y mapear el entorno. La principal contribución es una simplificación del grafo de poses que permite mejorar la precisión en las escenas más habituales, evaluada de forma exhaustiva en 4 datasets. Los resultados del mapeado permiten obtener una reconstrucción 3D de la escena que puede ser utilizada en arquitectura y construcción para Modelar la Información del Edificio (BIM). En la segunda parte de la tesis proponemos incorporar dicha información en un sistema de visualización avanzada usando WebGL que ayude a simplificar la implantación de la metodología BIM.Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos)Doctorado en Informátic

Monocular slam for deformable scenarios.

El problema de localizar la posición de un sensor en un mapa incierto que se estima simultáneamente se conoce como Localización y Mapeo Simultáneo --SLAM--. Es un problema desafiante comparable al paradigma del huevo y la gallina. Para ubicar el sensor necesitamos conocer el mapa, pero para construir el mapa, necesitamos la posición del sensor. Cuando se utiliza un sensor visual, por ejemplo, una cámara, se denomina Visual SLAM o VSLAM. Los sensores visuales para SLAM se dividen entre los que proporcionan información de profundidad (por ejemplo, cámaras RGB-D o equipos estéreo) y los que no (por ejemplo, cámaras monoculares o cámaras de eventos). En esta tesis hemos centrado nuestra investigación en SLAM con cámaras monoculares.Debido a la falta de percepción de profundidad, el SLAM monocular es intrínsecamente más duro en comparación con el SLAM con sensores de profundidad. Los trabajos estado del arte en VSLAM monocular han asumido normalmente que la escena permanece rígida durante toda la secuencia, lo que es una suposición factible para entornos industriales y urbanos. El supuesto de rigidez aporta las restricciones suficientes al problema y permite reconstruir un mapa fiable tras procesar varias imágenes. En los últimos años, el interés por el SLAM ha llegado a las áreas médicas donde los algoritmos SLAM podrían ayudar a orientar al cirujano o localizar la posición de un robot. Sin embargo, a diferencia de los escenarios industriales o urbanos, en secuencias dentro del cuerpo, todo puede deformarse eventualmente y la suposición de rigidez acaba siendo inválida en la práctica, y por extensión, también los algoritmos de SLAM monoculares. Por lo tanto, nuestro objetivo es ampliar los límites de los algoritmos de SLAM y concebir el primer sistema SLAM monocular capaz de hacer frente a la deformación de la escena.Los sistemas de SLAM actuales calculan la posición de la cámara y la estructura del mapa en dos subprocesos concurrentes: la localización y el mapeo. La localización se encarga de procesar cada imagen para ubicar el sensor de forma continua, en cambio el mapeo se encarga de construir el mapa de la escena. Nosotros hemos adoptado esta estructura y concebimos tanto la localización deformable como el mapeo deformable ahora capaces de recuperar la escena incluso con deformación.Nuestra primera contribución es la localización deformable. La localización deformable utiliza la estructura del mapa para recuperar la pose de la cámara con una única imagen. Simultáneamente, a medida que el mapa se deforma durante la secuencia, también recupera la deformación del mapa para cada fotograma. Hemos propuesto dos familias de localización deformable. En el primer algoritmo de localización deformable, asumimos que todos los puntos están embebidos en una superficie denominada plantilla. Podemos recuperar la deformación de la superficie gracias a un modelo de deformación global que permite estimar la deformación más probable del objeto. Con nuestro segundo algoritmo de localización deformable, demostramos que es posible recuperar la deformación del mapa sin un modelo de deformación global, representando el mapa como surfels individuales. Nuestros resultados experimentales mostraron que, recuperando la deformación del mapa, ambos métodos superan tanto en robustez como en precisión a los métodos rígidos.Nuestra segunda contribución es la concepción del mapeo deformable. Es el back-end del algoritmo SLAM y procesa un lote de imágenes para recuperar la estructura del mapa para todas las imágenes y hacer crecer el mapa ensamblando las observaciones parciales del mismo. Tanto la localización deformable como el mapeo que se ejecutan en paralelo y juntos ensamblan el primer SLAM monocular deformable: \emph{DefSLAM}. Una evaluación ampliada de nuestro método demostró, tanto en secuencias controladas por laboratorio como en secuencias médicas, que nuestro método procesa con éxito secuencias en las que falla el sistema monocular SLAM actual.Nuestra tercera contribución son dos métodos para explotar la información fotométrica en SLAM monocular deformable. Por un lado, SD-DefSLAM que aprovecha el emparejamiento semi-directo para obtener un emparejamiento mucho más fiable de los puntos del mapa en las nuevas imágenes, como consecuencia, se demostró que es más robusto y estable en secuencias médicas. Por otro lado, proponemos un método de Localización Deformable Directa y Dispersa en el que usamos un error fotométrico directo para rastrear la deformación de un mapa modelado como un conjunto de surfels 3D desconectados. Podemos recuperar la deformación de múltiples superficies desconectadas, deformaciones no isométricas o superficies con una topología cambiante.<br /

Visual SLAM muuttuvissa ympäristöissä

This thesis investigates the problem of Visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM) in changing environments. The vSLAM problem is to sequentially estimate the pose of a device with mounted cameras in a map generated based on images taken with those cameras. vSLAM algorithms face two main challenges in changing environments: moving objects and temporal appearance changes. Moving objects cause problems in pose estimation if they are mistaken for static objects. Moving objects also cause problems for loop closure detection (LCD), which is the problem of detecting whether a previously visited place has been revisited. A same moving object observed in two different places may cause false loop closures to be detected. Temporal appearance changes such as those brought about by time of day or weather changes cause long-term data association errors for LCD. These cause difficulties in recognizing previously visited places after they have undergone appearance changes. Focus is placed on LCD, which turns out to be the part of vSLAM that changing environment affects the most. In addition, several techniques and algorithms for Visual Place Recognition (VPR) in challenging conditions that could be used in the context of LCD are surveyed and the performance of two state-of-the-art modern VPR algorithms in changing environments is assessed in an experiment in order to measure their applicability for LCD. The most severe performance degrading appearance changes are found to be those caused by change in season and illumination. Several algorithms and techniques that perform well in loop closure related tasks in specific environmental conditions are identified as a result of the survey. Finally, a limited experiment on the Nordland dataset implies that the tested VPR algorithms are usable as is or can be modified for use in long-term LCD. As a part of the experiment, a new simple neighborhood consistency check was also developed, evaluated, and found to be effective at reducing false positives output by the tested VPR algorithms