Visuell robotnavigering inom storskaliga, halvstrukturerade miljöer hanterar olika utmaningar såsom beräkningsintensiva vägplaneringsalgoritmer eller otillräcklig kunskap om traverserbara utrymmen. Dessutom fungerar många moderna navigeringsmetoder endast lokalt i stället för att få en mer begreppsmässig förståelse för planeringsmålet. Detta begränsar komplexiteten i uppgifter en robot kan utföra och gör det svårare att hantera osäkerheter som finns i samband med robottillämpningar i realtid. I detta arbete presenterar vi Topomap, ett ramverk som förenklar navigationsuppgiften genom att tillhandahålla en karta till roboten som är skräddarsydd för användning i banplanering. Detta nya tillvägagångssätt omvandlar en sparsam funktionsbaserad karta från ett visuellt samtidigt Localization and Mapping (SLAM) system till en tredimensionell topologisk karta. Detta görs i två steg. Först hämtar vi information direkt från det bullriga glesa punktmolnet. Sedan skapar vi en uppsättning konvexa frirymdskluster, som är hörnen på den topologiska kartan. Vi visar att denna representation förbättrar effektiviteten i den globala planeringen, och vi tillhandahåller en fullständig härledning av vår algoritm. Planeringsförsök på verkliga dataset visar att vi uppnår liknande prestanda som RRT* med betydligt lägre beräkningstider och lagringskrav. Slutligen testar vi vår algoritm på en mobil robotplattform för att bevisa dess fördelar.
Topomap REF bygger konvexa kluster baserade på glesa funktioner punkter från ett visuellt SLAM-system.
Topomap: Topological Mapping and Navigation Based on Visual SLAM Maps
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}