Nowe algorytmy 6DSLAM w zastosowaniu do zrobotyzowanego mobilnego systemu mapowania 3D

• Autorzy: Będkowski J. , Röhling T. , Hoeller F. , Schulz D. , Schneider F. E.

Warianty tytułu

EN

New 6DSLAM algoritms with application of robotic mobile 3D mapping system

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Referat przedstawia nowe algorytmy 6DSLAM w zastosowaniu do zrobotyzowanego mobilnego systemu mapowania 3D. W ramach pracy nad systemem mapowania opracowano architekturę algorytmu 6DSLAM umożliwiającą zastosowanie różnych technik rejestracji danych. Algorytm składa się z modułu iteracyjnej rejestracji danych, przy czym zaimplementowano następujące metody ICP (ang. Iterative Closest Point). ICP punkt do rzutu punktu (ang. ICP point to projection), ICP wykorzystujące semantyczną dyskryminację punktów (semantic ICP), LS3D (ang. Least Square Surface Matching). NDT (ang. Normal Distributions Transform). Algorytm realizuje także zagadnienie zamknięcia pętli za pomocą metod LUM oraz LS3D. Wprowadzono autorską modyfikację metody LUM poprzez implementację różnych technik wyznaczania najbliższych sąsiadów w tym punkt do punktu, punkt do rzutu a także wykorzystujące semantyczną dyskryminację punktów. Implementacje oparto o modyfikację istniejących rozwiązań: 3DTK oraz PCL oraz o autorską implementację wykorzystującą obliczenia równolegle z zastosowaniem biblioteki NVIDIA CUDA 7.5. Przedstawiono eksperymenty weryfikujące zasadność zastosowania poszczególnych metod biorąc pod uwagę praktyczne zastosowania.

EN

This work concerns new 6DSLAM algorithms with application of robotic mobile 3D mapping system. New architecture of 6DSLAM algorithm is designed to make possible reconfigure algorithm for different registration techniques. Algorithm is composed of iterative registration component, thus ICP (Iterative Closest Point), ICP (point to projection). ICP with semantic discrimination of points, LS3D (Least Square Surface Matching), NDT (Normal Distribution Transform) can be chosen. Loop closing is based on LUM and LS3D. New modification of LUM method is proposed, thus it is based on novel nearest neighbourhood search implementations such as point to point, point to projection, semantic discrimination of points. Implementation is based on modified 3DTK and PCL frameworks and novel parallel programming techniques using NVIDIA CUDA 7.5. Paper shows experiments that are demonstrating advantages of proposed approach in relation to practical applications.

Słowa kluczowe

PL

robotyka; percepcja robotów; obraz RGB-D; algorytm; mapowanie 3D

EN

robotics; perception of robots; RGB-D image; algorithm; 3D mapping

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2016
• Tom: z. 195, t. 2
• Strony: 407--416
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Będkowski J.

• Instytut Maszyn Matematycznych, ul. W. Krzywickiego 34, 02-078 Warszawa, Polska

autor

Röhling T.

• Fraunhofer-Institut für Kommunikation, Informationsverarbeitung und Ergonomie FKIE, Kognitive Mobile Systeme, Wachtberg, Niemcy

autor

Hoeller F.

• Fraunhofer-Institut für Kommunikation, Informationsverarbeitung und Ergonomie FKIE, Kognitive Mobile Systeme, Wachtberg, Niemcy

autor

Schulz D.

• Fraunhofer-Institut für Kommunikation, Informationsverarbeitung und Ergonomie FKIE, Kognitive Mobile Systeme, Wachtberg, Niemcy

autor

Schneider F. E.

• Fraunhofer-Institut für Kommunikation, Informationsverarbeitung und Ergonomie FKIE, Kognitive Mobile Systeme, Wachtberg, Niemcy

Bibliografia

• [1] Besl Paul J. and McKay Neil D. A Method for Registration of 3-D Shapes. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 14 (2) 239-256, 1992
• [2] Berthold K.P. Horn. Closed-form solution of absolute orientation using unit quaternions. Journal of the Optical Society of America, 4 (4) 629-642, 1987
• [3] Berthold K.P. Horn and H.M. Hilden and Shariar Negahdaripour. Closed Form Solution of Absolute Orientation using Orthonormal Matrices. Journal of the Optical Society America, 5 (7) 1127-1135, 1988
• [4] M. Magnusson, T. Duckett. A Comparison of 3D Registration Algorithms for Autonomous Underground Mining Vehicles, in: Proceedings of Eeuropean Conference on Mobile Robots ECMR, 2005, pp. 86-91.
• [5] Akca D., 2007. Least Squares 30 surface matching. Ph.D. thesis. Institute of Geodesy and Photogrammetry. ETH Zurich. Switzerland. ISBN 3-906467-63-5, Mitteilungen Nr. 92, 78 pages.
• [6] J. Elseberg, S. Magnenat, R. Siegwart, A. Nuechter. Comparison of nearest-neighbor-search strategies and implementations for efficient shape registration. Journal of Software Engineering for Robotics (JOSER) 3 (1) (2012) 2-12.
• [7] A. Nuechter, H. Surmann, K. Lingemann, J. Hertzberg, S. Thrun. 6D SLAM with an Application in Autonomous Mine Mapping. in: In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004, pp. 1998- 2003.
• [8] D. Qiu, S. May, A. Nuechter. GPU-Accelerated Nearest Neighbor Search for 3D Registration. in: Proceedings of the 7th International Conference on Computer Vision Systems. ICVS09, Springer-Verlag. Berlin, Heidelberg, 2009, pp. 194-203.
• [9] A. Nuechter, K. Lingemann, J. Hertzberg. H. Surmann. 6D SLAM-3D mapping outdoor environments. Journal of Field Robotics 24 (8-9) (2007) 699-722.
• [10] J. Sprickerhof, A. Nuechter, K. Lingemann, J. Hertzberg. An Explicit Loop Closing Technique for 6D SLAM. in: I. Petrovic, A. J. Lilienthal (Eds.), Proceedings of the 4th European Conference on Mobile Robots, ECM R 09, September 23-25, 2009, Mlini/Dubrovnik, Croatia, KoREMA, 2009, pp. 229-234.
• [11] J. Elseberg, D. Borrmann, A. Nuechter. Efficient Processing of Large 3D Point Clouds. in: Proceedings of the XXIII International Symposium on Information, Communication and Autommion Technologies (ICAT11), Sarajevo, Bosnia, 2011.
• [12] 3DTK - The 3D Toolkit, http://slam6d.sourceforge.net
• [13] PCL - Point Cloud library, http://pointclouds.org
• [14] ROS - Robot Operating System, http://www.ros.org

Uwagi

PL

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.