BỘ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ
HỆ THỐNG THÔNG TIN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ

Lọc theo danh mục
  • Năm xuất bản
    Xem thêm
  • Lĩnh vực
liên kết website
Lượt truy cập
 Lượt truy cập :  26,845,166
  • Công bố khoa học và công nghệ Việt Nam

36

Trắc địa học và bản đồ học

Nguyễn Ngọc Tú(1), Nguyễn Văn Thưởng, Trần Xuân Thịnh

Tối ưu cập nhật bản đồ cục bộ trong môi trường động sử dụng phương pháp nhận dạng vật thể.

Optimising local map up-dates in a dynamic environment using an object detection method

Khoa học & công nghệ Việt Nam

2023

03B

30 - 33

1859-4794

Bản đồ cục bộ, Môi trường động, Phương pháp, Nhận dạng, Vật thể, Robot tự hành

Autonomous robot, Dynamic environment, Local map, Object detection

Cập nhật bản đồ của môi trường thay đổi theo thời gian là một thách thức quan trọng trong quá trình hoạt động của các loại robot di động tự hành (Autonomous mobile robots). Trong bài báo này, các tác giả đề xuất một giải pháp mới để cập nhật bản đồ cục bộ của robot trong môi trường động theo thời gian thực. Phương pháp đề xuất dựa trên sự kết hợp giữa dữ liệu quét của LiDAR (Light detection and ranging) và thuật toán nhận dạng, nhằm mục đích phát hiện, định vị các vật thể mới xuất hiện cho phép robot cập nhật bản đồ một cách liên tục. Dữ liệu quét của LiDAR cùng một khu vực tại các thời điểm khác nhau được so sánh để phát hiện sự thay đổi; khi có đủ số lần thay đổi ở cùng một vị trí, bản đồ sẽ tự động cập nhật nhằm loại bỏ các đối tượng cũ hoặc thêm vào các đối tượng mới. Nhằm tối ưu việc cập nhật bản đồ, phương pháp nhận dạng và định vị vật thể cho các đối tượng di chuyển được sử dụng để quyết định đối tượng nào sẽ được thêm vào bản đồ. Kết quả thử nghiệm được hiển thị trong môi trường mô phỏng cho thấy khả năng cập nhật bản đồ trước những thay đổi môi trường trong thời gian dài.

Keeping maps up to date in a time-varying environment is a big challenge in the development of autonomous mobile robots. In this paper, the authors propose a new solution to up-date the local map of the robot in a dynamic environment in real time. This proposed method works based on a combination of lidar scan data and object recognition and positioning algorithms to allow the robot to up-date the map continuously. Laser scan data for the same part of the environment at different times are compared to perform change detection. When there are enough changes in a location, the map will be edited to remove old features or add new features. To optimise up-dates for moving objects, authors use object recognition and positioning to decide which objects should be added to the map. The results are displayed in a simulated environment, showing the ability to maintain an up-to-date map despite long-term environmental changes.

TTKHCNQG, CVv 8

Xem toàn văn
  • [1] Alexey Bochkovskiy (2020), YOLOv4: Optimal speed and accuracy of object detection.,arXiv: 2004.10934, DOI: 10.48550/arXiv:2004.10934.
  • [2] Joseph Redmon (2016), You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.,CVPR, pp.779-788.
  • [3] X. Hu (2018), Long-term localization of mobile robots in dynamic changing environments.,IEEE Chinese Automation Congress, pp.384-389.
  • [4] D. Sun (2016), Towards effective localization in dynamic environments.,IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp.4517-4523.
  • [5] A.A. Panchpor (2018), A survey of methods for mobile robot localization and mapping in dynamic indoor environments.,Conference on Signal Processing and Communication Engineering Systems (SPACES), pp.138-144.
  • [6] A. Kleiner (2011), Armo: Adaptive road map optimization for large robot teams.,IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp.3276-3282.
  • [7] D. Meyer-Delius (2010), Temporary maps for robust localization in semi-static environments.,IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp.5750-5755.
  • [8] A.N. Walcott (2011), Long-Term Robot Mapping in Dynamic Environments.,Thesis
  • [9] N. Mitsou; C. Tzafestas (2007), Temporal Occupancy Grid for Mobile Robot Dynamic Environment Mapping.,Control Automation, pp.1-8.
  • [10] F. Abrate (2010), Map Updating in Dynamic Environments.,ISR/ROBOTIK, pp.1-8.