スペクトルグラフ解析を用いた協調ロボットマッピング【JST・京大機械翻訳】

Bernreiter Lukas; Khattak Shehryar; Ott Lionel; Siegwart Roland; Hutter Marco; Cadena Cesar

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201271183976 整理番号：22P0296958

スペクトルグラフ解析を用いた協調ロボットマッピング【JST・京大機械翻訳】

Collaborative Robot Mapping using Spectral Graph Analysis

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発行年： 2022年03月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,集中型マルチロボットSLAMフレームワークにおいて大域的に一貫した姿勢グラフを生成する問題を扱った。自律的に行動する各ロボットに対して,個々のオンボード姿勢推定とマップを維持し,次に,最適化グローバルマップを構築するために,中央サーバに通信した。しかし,オンボードとサーバの推定値間の不一致は,オンボードオドメトリードリフトまたは故障により発生する。さらに,ロボットは,サーバが計算可能かつ帯域幅効率の良い方法でフィードバックを与えないならば,協調マップから恩恵を受けない。この課題に動機づけられて,本論文では,ロボットとサーバの間の正確な大域的マッピングを可能にする新しい協調マッピングフレームワークを提案した。特に,ロボットとサーバグラフの間の構造的差異を,個々のロボット姿勢グラフのために必要な制約を生成するためにグラフスペクトル解析を用いて異なる空間スケールにおいて利用した。提案手法は,90%までのオンボードシステムの改善を示す,いくつかの実世界マルチロボットフィールド展開を用いて,完全に分析され,検証された。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御

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