大多数现实世界情景的环境，如商场和超市始终变化。预构建的地图，不会占这些变化的内容容易过时。因此，有必要具有环境的最新模型，以促进机器人的长期运行。为此，本文呈现了一般终身同时定位和映射（SLAM）框架。我们的框架使用多个会话映射表示，并利用一个有效的地图更新策略，包括地图建筑，姿势图形细化和稀疏化。为了减轻内存使用情况的无限性增加，我们提出了一种基于Chow-Liu最大相互信息生成树的地图修剪方法。在真正的超市环境中，通过一个月的机器人部署全面验证了拟议的SLAM框架。此外，我们释放了从室内和户外变化环境中收集的数据集，希望加速在社区中的终身猛烈的Slam研究。我们的数据集可在https://github.com/sanduan168/lifelong-slam-dataset中获得。

For long-term simultaneous planning, localization and mapping (SPLAM), a robot should be able to continuously update its map according to the dynamic changes of the environment and the new areas explored. With limited onboard computation capabilities, a robot should also be able to limit the size of the map used for online localization and mapping. This paper addresses these challenges using a memory management mechanism, which identifies locations that should remain in a Working Memory (WM) for online processing from locations that should be transferred to a Long-Term Memory (LTM). When revisiting previously mapped areas that are in LTM, the mechanism can retrieve these locations and place them back in WM for online SPLAM. The approach is tested on a robot equipped with a short-range laser rangefinder and a RGB-D camera, patrolling autonomously 10.5 km in an indoor environment over 11 sessions while having encountered 139 people.

本文通过讨论参加了为期三年的SubT竞赛的六支球队的不同大满贯策略和成果，报道了地下大满贯的现状。特别是，本文有四个主要目标。首先，我们审查团队采用的算法，架构和系统；特别重点是以激光雷达以激光雷达为中心的SLAM解决方案（几乎所有竞争中所有团队的首选方法），异质的多机器人操作（包括空中机器人和地面机器人）和现实世界的地下操作（从存在需要处理严格的计算约束的晦涩之处）。我们不会回避讨论不同SubT SLAM系统背后的肮脏细节，这些系统通常会从技术论文中省略。其次，我们通过强调当前的SLAM系统的可能性以及我们认为与一些良好的系统工程有关的范围来讨论该领域的成熟度。第三，我们概述了我们认为是基本的开放问题，这些问题可能需要进一步的研究才能突破。最后，我们提供了在SubT挑战和相关工作期间生产的开源SLAM实现和数据集的列表，并构成了研究人员和从业人员的有用资源。

LIDAR（光检测和测距）SLAM（同时定位和映射）作为室内清洁，导航和行业和家庭中许多其他有用应用的基础。从一系列LIDAR扫描，它构建了一个准确的全球一致的环境模型，并估计它内部的机器人位置。 SLAM本质上是计算密集的;在具有有限的加工能力的移动机器人上实现快速可靠的SLAM系统是一个具有挑战性的问题。为了克服这种障碍，在本文中，我们提出了一种普遍，低功耗和资源有效的加速器设计，用于瞄准资源限制的FPGA。由于扫描匹配位于SLAM的核心，所提出的加速器包括可编程逻辑部分上的专用扫描匹配核心，并提供软件接口以便于使用。我们的加速器可以集成到各种SLAM方法，包括基于ROS（机器人操作系统） - 基于ROS（机器人操作系统），并且用户可以切换到不同的方法而不修改和重新合成逻辑部分。我们将加速器集成为三种广泛使用的方法，即扫描匹配，粒子滤波器和基于图形的SLAM。我们使用现实世界数据集评估资源利用率，速度和输出结果质量方面的设计。 Pynq-Z2板上的实验结果表明，我们的设计将扫描匹配和循环闭合检测任务加速高达14.84倍和18.92倍，分别在上述方法中产生4.67倍，4.00倍和4.06倍的整体性能改进。我们的设计能够实现实时性能，同时仅消耗2.4W并保持精度，可与软件对应物乃至最先进的方法相当。

We propose a framework for tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping, LIO-SAM, that achieves highly accurate, real-time mobile robot trajectory estimation and map-building. LIO-SAM formulates lidar-inertial odometry atop a factor graph, allowing a multitude of relative and absolute measurements, including loop closures, to be incorporated from different sources as factors into the system. The estimated motion from inertial measurement unit (IMU) pre-integration de-skews point clouds and produces an initial guess for lidar odometry optimization. The obtained lidar odometry solution is used to estimate the bias of the IMU. To ensure high performance in real-time, we marginalize old lidar scans for pose optimization, rather than matching lidar scans to a global map. Scan-matching at a local scale instead of a global scale significantly improves the real-time performance of the system, as does the selective introduction of keyframes, and an efficient sliding window approach that registers a new keyframe to a fixed-size set of prior "sub-keyframes." The proposed method is extensively evaluated on datasets gathered from three platforms over various scales and environments.

在未知和大规模的地下环境中，与一组异质的移动机器人团队进行搜救，需要高精度的本地化和映射。在复杂和感知衰落的地下环境中，这一至关重要的需求面临许多挑战，因为在船上感知系统需要在非警官条件下运作（由于黑暗和灰尘，坚固而泥泞的地形以及自我的存在以及自我的存在，都需要运作。 - 类似和模棱两可的场景）。在灾难响应方案和缺乏有关环境的先前信息的情况下，机器人必须依靠嘈杂的传感器数据并执行同时定位和映射（SLAM）来构建环境的3D地图，并定位自己和潜在的幸存者。为此，本文报告了Team Costar在DARPA Subterranean Challenge的背景下开发的多机器人大满贯系统。我们通过合并一个可适应不同的探针源和激光镜配置的单机器人前端界面来扩展以前的工作，即LAMP，这是一种可伸缩的多机前端，以支持大型大型和内部旋转循环闭合检测检测规模环境和多机器人团队，以及基于渐变的非凸度的稳健后端，配备了异常弹性姿势图优化。我们提供了有关多机器人前端和后端的详细消融研究，并评估美国跨矿山，发电厂和洞穴收集的挑战现实世界中的整体系统性能。我们还发布了我们的多机器人后端数据集（以及相应的地面真相），可以作为大规模地下大满贯的具有挑战性的基准。

在这项研究中，我们提出了一种新型的视觉定位方法，以根据RGB摄像机的可视数据准确估计机器人在3D激光镜头内的六个自由度（6-DOF）姿势。使用基于先进的激光雷达的同时定位和映射（SLAM）算法，可获得3D地图，能够收集精确的稀疏图。将从相机图像中提取的功能与3D地图的点进行了比较，然后解决了几何优化问题，以实现精确的视觉定位。我们的方法允许使用配备昂贵激光雷达的侦察兵机器人一次 - 用于映射环境，并且仅使用RGB摄像头的多个操作机器人 - 执行任务任务，其本地化精度高于常见的基于相机的解决方案。该方法在Skolkovo科学技术研究所（Skoltech）收集的自定义数据集上进行了测试。在评估本地化准确性的过程中，我们设法达到了厘米级的准确性；中间翻译误差高达1.3厘米。仅使用相机实现的确切定位使使用自动移动机器人可以解决需要高度本地化精度的最复杂的任务。

农业行业不断寻求农业生产中涉及的不同过程的自动化，例如播种，收获和杂草控制。使用移动自主机器人执行这些任务引起了极大的兴趣。耕地面向同时定位和映射（SLAM）系统（移动机器人技术的关键）面临着艰巨的挑战，这是由于视觉上的难度，这是由于高度重复的场景而引起的。近年来，已经开发了几种视觉惯性遗传（VIO）和SLAM系统。事实证明，它们在室内和室外城市环境中具有很高的准确性。但是，在农业领域未正确评估它们。在这项工作中，我们从可耕地上的准确性和处理时间方面评估了最相关的最新VIO系统，以便更好地了解它们在这些环境中的行为。特别是，该评估是在我们的车轮机器人记录的大豆领域记录的传感器数据集中进行的，该田间被公开发行为Rosario数据集。评估表明，环境的高度重复性外观，崎terrain的地形产生的强振动以及由风引起的叶子的运动，暴露了当前最新的VIO和SLAM系统的局限性。我们分析了系统故障并突出观察到的缺点，包括初始化故障，跟踪损失和对IMU饱和的敏感性。最后，我们得出的结论是，即使某些系统（例如Orb-Slam3和S-MSCKF）在其他系统方面表现出良好的结果，但应采取更多改进，以使其在某些申请中的农业领域可靠，例如作物行的土壤耕作和农药喷涂。 。

在本文中，我们评估了八种流行和开源的3D激光雷达和视觉大满贯（同时定位和映射）算法，即壤土，乐高壤土，lio sam，hdl graph，orb slam3，basalt vio和svo2。我们已经设计了室内和室外的实验，以研究以下项目的影响：i）传感器安装位置的影响，ii）地形类型和振动的影响，iii）运动的影响（线性和角速速度的变化）。我们根据相对和绝对姿势误差比较它们的性能。我们还提供了他们所需的计算资源的比较。我们通过我们的多摄像机和多大摄像机室内和室外数据集进行彻底分析和讨论结果，并确定环境案例的最佳性能系统。我们希望我们的发现可以帮助人们根据目标环境选择一个适合其需求的传感器和相应的SLAM算法组合。

完全自主移动机器人的现实部署取决于能够处理动态环境的强大的大满贯（同时本地化和映射）系统，其中对象在机器人的前面移动以及不断变化的环境，在此之后移动或更换对象。机器人已经绘制了现场。本文介绍了更换式SLAM，这是一种在动态和不断变化的环境中强大的视觉猛烈抨击的方法。这是通过使用与长期数据关联算法结合的贝叶斯过滤器来实现的。此外，它采用了一种有效的算法，用于基于对象检测的动态关键点过滤，该对象检测正确识别了不动态的边界框中的特征，从而阻止了可能导致轨道丢失的功能的耗竭。此外，开发了一个新的数据集，其中包含RGB-D数据，专门针对评估对象级别的变化环境，称为PUC-USP数据集。使用移动机器人，RGB-D摄像头和运动捕获系统创建了六个序列。这些序列旨在捕获可能导致跟踪故障或地图损坏的不同情况。据我们所知，更换 - 峰是第一个对动态和不断变化的环境既有坚固耐用的视觉大满贯系统，又不假设给定的相机姿势或已知地图，也能够实时运行。使用基准数据集对所提出的方法进行了评估，并将其与其他最先进的方法进行了比较，证明是高度准确的。

LiDAR的探测法吸引了相当大的关注，作为在复杂的GNSS污染环境中运行的自主机器人的强大定位方法。但是，由于自动操作所需的板载计算和内存资源的局限性，在大规模环境中在异质平台上实现可靠和有效的性能仍然是一个挑战。在这项工作中，我们提出了实时地下3D映射的强大且计算效率的\ LIDAR ODOMETIRY系统。 Locus 2.0包括一个新型的基于正态的\ Morrell {广义迭代的最接近点（GICP）}公式，该公式会减少点云对齐的计算时间，这是一种自适应体素电网滤波器，可维持所需的计算负载，无论环境的几何形状和滑动方式如何 - 窗口地图方法界限内存消耗。所提出的方法被证明适合在严重的计算和记忆约束下部署在参与大规模探索的异质机器人平台上。我们展示了Locus 2.0，这是Costar团队进入DARPA地下挑战赛的关键要素，在各种地下场景中。我们将基因座2.0作为开源库，并在具有挑战性和大规模的地下环境中发布基于\激光雷达的Odometry数据集。该数据集在多种环境中具有腿部和轮式平台，包括雾，灰尘，黑暗和几何归化环境，总计$ 11〜h $运营以及$ 16〜公里的距离。

对自主导航和室内应用程序勘探机器人的最新兴趣刺激了对室内同时定位和映射（SLAM）机器人系统的研究。尽管大多数这些大满贯系统使用视觉和激光雷达传感器与探针传感器同时使用，但这些探针传感器会随着时间的流逝而漂移。为了打击这种漂移，视觉大满贯系统部署计算和内存密集型搜索算法来检测“环闭合”，这使得轨迹估计在全球范围内保持一致。为了绕过这些资源（计算和内存）密集算法，我们提出了VIWID，该算法将WiFi和视觉传感器集成在双层系统中。这种双层方法将局部和全局轨迹估计的任务分开，从而使VIWID资源有效，同时实现PAR或更好的性能到最先进的视觉大满贯。我们在四个数据集上展示了VIWID的性能，涵盖了超过1500 m的遍历路径，并分别显示出4.3倍和4倍的计算和记忆消耗量与最先进的视觉和LIDAR SLAM SLAM系统相比，具有PAR SLAM性能。

Conventional sensor-based localization relies on high-precision maps, which are generally built using specialized mapping techniques involving high labor and computational costs. In the architectural, engineering and construction industry, Building Information Models (BIM) are available and can provide informative descriptions of environments. This paper explores an effective way to localize a mobile 3D LiDAR sensor on BIM-generated maps considering both geometric and semantic properties. First, original BIM elements are converted to semantically augmented point cloud maps using categories and locations. After that, a coarse-to-fine semantic localization is performed to align laser points to the map based on iterative closest point registration. The experimental results show that the semantic localization can track the pose successfully with only one LiDAR sensor, thus demonstrating the feasibility of the proposed mapping-free localization framework. The results also show that using semantic information can help reduce localization errors on BIM-generated maps.

在室内运行的自主机器人和GPS拒绝的环境可以使用LIDAR进行大满贯。但是，由于循环闭合检测和计算负载以执行扫描匹配的挑战，在几何衰减的环境中，LIDAR的表现不佳。现有的WiFi基础架构可以用低硬件和计算成本来进行本地化和映射。然而，使用WiFi进行准确的姿势估计是具有挑战性的，因为由于信号传播的不可预测性，可以在同一位置测量不同的信号值。因此，我们介绍了WiFi指纹序列的使用量估计（即循环闭合）。这种方法利用移动机器人移动时获得的位置指纹的空间连贯性。这具有更好的校正探针流漂移的能力。该方法还结合了激光扫描，从而提高了大型和几何衰减环境的计算效率，同时保持LIDAR SLAM的准确性。我们在室内环境中进行了实验，以说明该方法的有效性。基于根平方误差（RMSE）评估结果，并在测试环境中达到了88m的精度。

For Lifelong SLAM, one has to deal with temporary localization failures, e.g., induced by kidnapping. We achieve this by starting a new map and merging it with the previous map as soon as relocalization succeeds. Since relocalization methods are fallible, it can happen that such a merge is invalid, e.g., due to perceptual aliasing. To address this issue, we propose methods to detect and undo invalid merges. These methods compare incoming scans with scans that were previously merged into the current map and consider how well they agree with each other. Evaluation of our methods takes place using a dataset that consists of multiple flat and office environments, as well as the public MIT Stata Center dataset. We show that methods based on a change detection algorithm and on comparison of gridmaps perform well in both environments and can be run in real-time with a reasonable computational cost.

本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。

Simultaneous localization and mapping (SLAM) is one of the key components of a control system that aims to ensure autonomous navigation of a mobile robot in unknown environments. In a variety of practical cases a robot might need to travel long distances in order to accomplish its mission. This requires long-term work of SLAM methods and building large maps. Consequently the computational burden (including high memory consumption for map storage) becomes a bottleneck. Indeed, state-of-the-art SLAM algorithms include specific techniques and optimizations to tackle this challenge, still their performance in long-term scenarios needs proper assessment. To this end, we perform an empirical evaluation of two widespread state-of-the-art RGB-D SLAM methods, suitable for long-term navigation, i.e. RTAB-Map and Voxgraph. We evaluate them in a large simulated indoor environment, consisting of corridors and halls, while varying the odometer noise for a more realistic setup. We provide both qualitative and quantitative analysis of both methods uncovering their strengths and weaknesses. We find that both methods build a high-quality map with low odometry noise but tend to fail with high odometry noise. Voxgraph has lower relative trajectory estimation error and memory consumption than RTAB-Map, while its absolute error is higher.

本文提出了Kimera-Multi，第一个多机器人系统，（i）是强大的，并且能够识别和拒绝由感知混叠产生的不正确和内部机器人循环闭合，（ii）完全分布，仅依赖于本地（点对点）通信实现分布式本地化和映射，（iii）实时构建环境的全球一致的度量标准三维网状模型，其中网格的面部用语义标签注释。 Kimera-Multi由配备有视觉惯性传感器的机器人团队实现。每个机器人都构建了局部轨迹估计和使用Kimera的本地网格。当通信可用时，机器人基于一种基于新型分布式刻度非凸性算法发起分布式地点识别和鲁棒姿态图优化协议。所提出的协议允许机器人通过利用机器人间循环闭合而鲁棒到异常值来改善其局部轨迹估计。最后，每个机器人使用其改进的轨迹估计来使用网格变形技术来校正本地网格。我们在光逼真模拟，SLAM基准测试数据集中展示了Kimera-Multi，以及使用地机器人收集的靠户外数据集。真实和模拟实验都涉及长轨迹（例如，每个机器人高达800米）。实验表明，在鲁棒性和准确性方面，kimera-multi（i）优于现有技术，（ii）在完全分布的同时实现与集中式大满贯系统相当的估计误差，（iii）在通信带宽方面是显着的（iv）产生精确的公制语义3D网格，并且（v）是模块化的，也可以用于标准3D重建（即，没有语义标签）或轨迹估计（即，不重建3D网格）。

本文提出了一种新颖的方法，用于在具有复杂拓扑结构的地下领域的搜索和救援行动中自动合作。作为CTU-Cras-Norlab团队的一部分，拟议的系统在DARPA SubT决赛的虚拟轨道中排名第二。与专门为虚拟轨道开发的获奖解决方案相反，该建议的解决方案也被证明是在现实世界竞争极为严峻和狭窄的环境中飞行的机上实体无人机的强大系统。提出的方法可以使无缝模拟转移的无人机团队完全自主和分散的部署，并证明了其优于不同环境可飞行空间的移动UGV团队的优势。该论文的主要贡献存在于映射和导航管道中。映射方法采用新颖的地图表示形式 - 用于有效的风险意识长距离计划，面向覆盖范围和压缩的拓扑范围的LTVMAP领域，以允许在低频道通信下进行多机器人合作。这些表示形式与新的方法一起在导航中使用，以在一般的3D环境中可见性受限的知情搜索，而对环境结构没有任何假设，同时将深度探索与传感器覆盖的剥削保持平衡。所提出的解决方案还包括一条视觉感知管道，用于在没有专用GPU的情况下在5 Hz处进行四个RGB流中感兴趣的对象的板上检测和定位。除了参与DARPA SubT外，在定性和定量评估的各种环境中，在不同的环境中进行了广泛的实验验证，UAV系统的性能得到了支持。

Integration of multiple sensor modalities and deep learning into Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) systems are areas of significant interest in current research. Multi-modality is a stepping stone towards achieving robustness in challenging environments and interoperability of heterogeneous multi-robot systems with varying sensor setups. With maplab 2.0, we provide a versatile open-source platform that facilitates developing, testing, and integrating new modules and features into a fully-fledged SLAM system. Through extensive experiments, we show that maplab 2.0's accuracy is comparable to the state-of-the-art on the HILTI 2021 benchmark. Additionally, we showcase the flexibility of our system with three use cases: i) large-scale (approx. 10 km) multi-robot multi-session (23 missions) mapping, ii) integration of non-visual landmarks, and iii) incorporating a semantic object-based loop closure module into the mapping framework. The code is available open-source at https://github.com/ethz-asl/maplab.