In this work we present a fast occupancy map building approach based on the VDB datastructure. Existing log-odds based occupancy mapping systems are often not able to keep up with the high point densities and framerates of modern sensors. Therefore, we suggest a highly optimized approach based on a modern datastructure coming from a computer graphic background. A multithreaded insertion scheme allows occupancy map building at unprecedented speed. Multiple optimizations allow for a customizable tradeoff between runtime and map quality. We first demonstrate the effectiveness of the approach quantitatively on a set of ablation studies and typical benchmark sets, before we practically demonstrate the system using a legged robot and a UAV.
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Three-dimensional models provide a volumetric representation of space which is important for a variety of robotic applications including flying robots and robots that are equipped with manipulators. In this paper, we present an open-source framework to generate volumetric 3D environment models. Our mapping approach is based on octrees and uses probabilistic occupancy estimation. It explicitly represents not only occupied space, but also free and unknown areas. Furthermore, we propose an octree map compression method that keeps the 3D models compact. Our framework is available as an open-source C++ library and has already been successfully applied in several robotics projects. We present a series of experimental results carried out with real robots and on publicly available real-world datasets. The results demonstrate that our approach is able to update the representation efficiently and models the data consistently while keeping the memory requirement at a minimum.
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Maps play a key role in rapidly developing area of autonomous driving. We survey the literature for different map representations and find that while the world is three-dimensional, it is common to rely on 2D map representations in order to meet real-time constraints. We believe that high levels of situation awareness require a 3D representation as well as the inclusion of semantic information. We demonstrate that our recently presented hierarchical 3D grid mapping framework UFOMap meets the real-time constraints. Furthermore, we show how it can be used to efficiently support more complex functions such as calculating the occluded parts of space and accumulating the output from a semantic segmentation network.
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由于廉价的传感和边缘计算解决方案，最近在非结构化和未知环境中对机器人勘探的需求最近已经成长。为了更接近完全自主权，机器人需要实时处理测量流，呼吁有效的探索策略。基于信息的探测技术，例如Cauchy-Schwarz二次互信息（CSQMI）和快速Shannon互信（FSMI），已成功实现了具有范围测量的主动二进制占用映射。然而，正如我们设想使用语义有意义的对象指定的复杂任务的机器人，因此必须在测量，地图表示和探索目标中捕获语义类别。在这项工作中，我们提出了一种利用范围类别测量的贝叶斯多级映射算法，以及用于多级地图和测量的Shannon互联信息的封闭形式的下限。该界限允许快速评估许多潜在机器人轨迹，用于自主勘探和映射。此外，我们通过基于OctREE数据结构的语义标签，开发3-D环境的压缩表示，每个体素维护对象类的分类分布。所提出的3-D表示有助于使用范围类别观察光线的跑步长度编码（RLE）在语义Octomap和测量之间快速计算Shannon互信息。我们比较我们对基于前沿和FSMI探索的方法，并在各种模拟和现实世界实验中应用它。
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当机器人在城市环境中导航时，大量动态物体的出现将使空间结构多样化。因此，在线删除动态对象至关重要。在本文中，我们为高度动态的城市环境介绍了一个新颖的在线拆除框架。该框架由扫描到图的前端和地图对后端模块组成。前端和后端都深入整合了基于可见性的方法和基于地图的方法。该实验在高度动态的模拟方案和现实世界数据集中验证了框架。
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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。
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对未知环境的探索是机器人技术中的一个基本问题，也是自治系统应用中的重要组成部分。探索未知环境的一个主要挑战是，机器人必须计划每个时间步骤可用的有限信息。尽管大多数当前的方法都依靠启发式方法和假设来根据这些部分观察来规划路径，但我们提出了一种新颖的方式，通过利用3D场景完成来将深度学习整合到探索中，以获取知情，安全，可解释的探索映射和计划。我们的方法，SC-explorer，使用新型的增量融合机制和新提出的分层多层映射方法结合了场景的完成，以确保机器人的安全性和效率。我们进一步提出了一种信息性的路径计划方法，利用了我们的映射方法的功能和新颖的场景完整感知信息增益。虽然我们的方法通常适用，但我们在微型航空车辆（MAV）的用例中进行了评估。我们仅使用移动硬件彻底研究了高保真仿真实验中的每个组件，并证明我们的方法可以使环境的覆盖范围增加73％，而不是基线，而MAP准确性的降低仅最少。即使最终地图中未包含场景的完成，我们也可以证明它们可以用于指导机器人选择更多信息的路径，从而加快机器人传感器的测量值35％。我们将我们的方法作为开源。
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We study algorithms for detecting and including glass objects in an optimization-based Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm in this work. When LiDAR data is the primary exteroceptive sensory input, glass objects are not correctly registered. This occurs as the incident light primarily passes through the glass objects or reflects away from the source, resulting in inaccurate range measurements for glass surfaces. Consequently, the localization and mapping performance is impacted, thereby rendering navigation in such environments unreliable. Optimization-based SLAM solutions, which are also referred to as Graph SLAM, are widely regarded as state of the art. In this paper, we utilize a simple and computationally inexpensive glass detection scheme for detecting glass objects and present the methodology to incorporate the identified objects into the occupancy grid maintained by such an algorithm (Google Cartographer). We develop both local (submap level) and global algorithms for achieving the objective mentioned above and compare the maps produced by our method with those produced by an existing algorithm that utilizes particle filter based SLAM.
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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。
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传感器仿真已成为一种有前途且强大的技术，可以找到许多现实世界机器人任务（例如本地化和姿势跟踪）的解决方案。但是，常用的模拟器具有高硬件要求，因此主要用于高端计算机。在本文中，我们提出了一种方法，可以直接在使用三角形网格作为环境图的移动机器人的嵌入式硬件上模拟范围传感器。这个名为Rmagine的库允许机器人直接通过射线缩放模拟传感器数据为任意范围传感器。由于机器人通常只有有限的计算资源，因此Rmagine的目的是灵活且轻巧，同时甚至可以很好地扩展到大型环境图。它通过将统一的API放在硬件制造商提供的特定专有库上，将统一的API放置在诸如Nvidia Jetson之类的多个平台上，例如Nvidia Jetson。这项工作旨在根据范围数据的模拟来支持机器人应用程序的未来开发，这些数据以前在移动系统上的合理时间内无法计算。
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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。
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我们提出了一种生成，预测和使用时空占用网格图（SOGM）的方法，该方法嵌入了真实动态场景的未来语义信息。我们提出了一个自动标记的过程，该过程从嘈杂的真实导航数据中创建SOGM。我们使用3D-2D馈电体系结构，经过训练，可以预测SOGM的未来时间步骤，并给定3D激光镜框架作为输入。我们的管道完全是自我监督的，从而为真正的机器人提供了终身学习。该网络由一个3D后端组成，该后端提取丰富的特征并实现了激光镜框架的语义分割，以及一个2D前端，可预测SOGM表示中嵌入的未来信息，从而有可能捕获房地产的复杂性和不确定性世界多代理，多未来的互动。我们还设计了一个导航系统，该导航系统在计划中使用这些预测的SOGM在计划中，之后它们已转变为时空风险图（SRMS）。我们验证导航系统在模拟中的能力，在真实的机器人上对其进行验证，在各种情况下对真实数据进行研究SOGM预测，并提供一种新型的室内3D LIDAR数据集，该数据集在我们的实验中收集，其中包括我们的自动注释。
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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。
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The field of autonomous mobile robots has undergone dramatic advancements over the past decades. Despite achieving important milestones, several challenges are yet to be addressed. Aggregating the achievements of the robotic community as survey papers is vital to keep the track of current state-of-the-art and the challenges that must be tackled in the future. This paper tries to provide a comprehensive review of autonomous mobile robots covering topics such as sensor types, mobile robot platforms, simulation tools, path planning and following, sensor fusion methods, obstacle avoidance, and SLAM. The urge to present a survey paper is twofold. First, autonomous navigation field evolves fast so writing survey papers regularly is crucial to keep the research community well-aware of the current status of this field. Second, deep learning methods have revolutionized many fields including autonomous navigation. Therefore, it is necessary to give an appropriate treatment of the role of deep learning in autonomous navigation as well which is covered in this paper. Future works and research gaps will also be discussed.
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这项工作通过创建具有准确而完整的动态场景的新颖户外数据集来解决语义场景完成（SSC）数据中的差距。我们的数据集是由每个时间步骤的随机采样视图形成的，该步骤可监督无需遮挡或痕迹的场景的普遍性。我们通过利用最新的3D深度学习体系结构来使用时间信息来创建最新的开源网络中的SSC基准，并构建基准实时密集的局部语义映射算法MotionsC。我们的网络表明，提出的数据集可以在存在动态对象的情况下量化和监督准确的场景完成，这可以导致改进的动态映射算法的开发。所有软件均可在https://github.com/umich-curly/3dmapping上找到。
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While the capabilities of autonomous systems have been steadily improving in recent years, these systems still struggle to rapidly explore previously unknown environments without the aid of GPS-assisted navigation. The DARPA Subterranean (SubT) Challenge aimed to fast track the development of autonomous exploration systems by evaluating their performance in real-world underground search-and-rescue scenarios. Subterranean environments present a plethora of challenges for robotic systems, such as limited communications, complex topology, visually-degraded sensing, and harsh terrain. The presented solution enables long-term autonomy with minimal human supervision by combining a powerful and independent single-agent autonomy stack, with higher level mission management operating over a flexible mesh network. The autonomy suite deployed on quadruped and wheeled robots was fully independent, freeing the human supervision to loosely supervise the mission and make high-impact strategic decisions. We also discuss lessons learned from fielding our system at the SubT Final Event, relating to vehicle versatility, system adaptability, and re-configurable communications.
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障碍物检测是机器人导航中的一个安全问题，即立体声匹配是一种流行的基于视觉的方法。尽管深度神经网络在计算机视觉中显示出令人印象深刻的结果，但以前的大多数障碍物检测都仅利用传统的立体声匹配技术来满足实时反馈的计算限制。本文提出了一种计算高效的方法，该方法利用深度神经网络直接从立体声图像中检测占用率。我们的方法没有从立体声数据中学习点云对应，而是根据体积表示提取紧凑的障碍物分布。此外，我们根据解码器产生的OCTREES以粗到1的方式修剪安全空间的计算。结果，我们在机载计算机上实现实时性能（NVIDIA JETSON TX2）。我们的方法可检测到32米的范围准确的障碍，并以最先进的立体声模型的计算成本的2％的计算成本获得了更好的IOU（相交）和CD（倒角距离）。此外，我们通过使用真实机器人进行自主导航实验来验证方法的鲁棒性和现实世界的可行性。因此，我们的工作有助于缩小机器人感知中基于立体声的系统与计算机视觉中最新的立体声模型之间的差距。为了应对高质量的现实世界立体声数据集的稀缺性，我们收集了一个1.36小时的立体声数据集，该数据集用jackal机器人来微调我们的模型。数据集，代码和更多可视化可在https://lhy.xyz/stereovoxelnet/上获得
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尽管腿部机器人运动取得了进展，但在未知环境中的自主导航仍然是一个空旷的问题。理想情况下，导航系统在不确定性下在安全限制内运行时，利用机器人的运动功能的全部潜力。机器人必须感知和分析周围地形的遍历性，这取决于硬件，运动控制和地形特性。它可能包含有关穿越地形所需的风险，能量或时间消耗的信息。为了避免手工制作的遍历成本功能，我们建议通过使用物理模拟器在随机生成的地形上模拟遍历的遍历策略，以收集有关机器人和运动策略的遍历性信息。在现实中使用的相同的运动策略并行控制了数千个机器人，以获得57年的现实运动体验。对于在Real机器人上的部署，培训了一个稀疏的卷积网络，以预测模拟的遍历性成本，该成本是根据已部署的运动策略量身定制的，它是从环境的完全几何表示，以3D素体占用图的形式。该表示避免了对常用的高程图的需求，在存在悬垂障碍物以及多层或低天花板方案的情况下，这些图形图很容易出错。在各种室内和自然环境中，为腿部机器人Anymal的路径计划证明了拟议的遍历性预测网络的有效性。
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Voxel网格是一个最小且有效的环境表示，用于许多任务中的机器人运动规划。许多最先进的规划算法使用由自由，占用和未知的体素组成的体素网格。在本文中，我们提出了一种新的GPU加速算法，用于将空间划分为占用，自由和未知体素的体素网格。所提出的方法是低延迟，适用于高速导航。
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In this work, we present a dense tracking and mapping system named Vox-Fusion, which seamlessly fuses neural implicit representations with traditional volumetric fusion methods. Our approach is inspired by the recently developed implicit mapping and positioning system and further extends the idea so that it can be freely applied to practical scenarios. Specifically, we leverage a voxel-based neural implicit surface representation to encode and optimize the scene inside each voxel. Furthermore, we adopt an octree-based structure to divide the scene and support dynamic expansion, enabling our system to track and map arbitrary scenes without knowing the environment like in previous works. Moreover, we proposed a high-performance multi-process framework to speed up the method, thus supporting some applications that require real-time performance. The evaluation results show that our methods can achieve better accuracy and completeness than previous methods. We also show that our Vox-Fusion can be used in augmented reality and virtual reality applications. Our source code is publicly available at https://github.com/zju3dv/Vox-Fusion.
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