In active Visual-SLAM (V-SLAM), a robot relies on the information retrieved by its cameras to control its own movements for autonomous mapping of the environment. Cameras are usually statically linked to the robot's body, limiting the extra degrees of freedom for visual information acquisition. In this work, we overcome the aforementioned problem by introducing and leveraging an independently rotating camera on the robot base. This enables us to continuously control the heading of the camera, obtaining the desired optimal orientation for active V-SLAM, without rotating the robot itself. However, this additional degree of freedom introduces additional estimation uncertainties, which need to be accounted for. We do this by extending our robot's state estimate to include the camera state and jointly estimate the uncertainties. We develop our method based on a state-of-the-art active V-SLAM approach for omnidirectional robots, and evaluate it through rigorous simulation and real robot experiments. We obtain more accurate maps, with lower energy consumption, while maintaining the benefits of the active approach with respect to the baseline. We also demonstrate how our method easily generalizes to other non-omnidirectional robotic platforms, which was a limitation of the previous approach. Code and implementation details are provided as open-source.


翻译:在活跃的视觉-SLAM(V-SLAM)中,机器人依靠其相机检索到的信息来控制自己的环境自动绘图运动。 相机通常与机器人的身体静态连接, 限制获取视觉信息的额外自由度。 在这项工作中, 我们通过在机器人基地上引入并使用独立旋转相机来克服上述问题。 这使我们能够持续控制相机的标题, 获得主动V- SLAM(V- SLAM)的理想最佳方向, 而不旋转机器人本身。 然而, 这种额外的自由度带来了额外的估计不确定性, 需要对此进行核算。 我们这样做的方法是扩大我们的机器人状态估计, 以包括相机状态, 并联合估计不确定性。 我们开发了我们的方法, 其基础是最新的动态V- SLAM( V- SLAM) 方法, 并且通过严格的模拟和真正的机器人实验来评估它。 我们获得了更准确的地图, 其能量消耗量较低, 同时保持了对基线的积极方法的好处。 我们还展示了我们的方法如何容易地概括到其他非向导的机器人平台, 以及作为前一个开放的源实施方式的限制。

0
下载
关闭预览

相关内容

100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
163+阅读 · 2020年3月18日
专知会员服务
85+阅读 · 2019年12月13日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
SLAM中VIO的优势及入门姿势
计算机视觉life
87+阅读 · 2019年5月7日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
【泡泡一分钟】基于运动估计的激光雷达和相机标定方法
泡泡机器人SLAM
25+阅读 · 2019年1月17日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
【泡泡一分钟】用于评估视觉惯性里程计的TUM VI数据集
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月4日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月7日
Arxiv
8+阅读 · 2018年7月12日
VIP会员
相关VIP内容
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
163+阅读 · 2020年3月18日
专知会员服务
85+阅读 · 2019年12月13日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
149+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
知识图谱本体结构构建论文合集
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
SLAM中VIO的优势及入门姿势
计算机视觉life
87+阅读 · 2019年5月7日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
【泡泡一分钟】基于运动估计的激光雷达和相机标定方法
泡泡机器人SLAM
25+阅读 · 2019年1月17日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
【泡泡一分钟】用于评估视觉惯性里程计的TUM VI数据集
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月4日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
carla 体验效果 及代码
CreateAMind
7+阅读 · 2018年2月3日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员