大規模SLAMのためのリアルタイムオンライン確率的変分ガウス過程マッピング
Online Stochastic Variational Gaussian Process Mapping for Large-Scale SLAM in Real Time
GPSや事前地図が使えない深海でAUVが自己位置推定を行うため、オンラインで学習する確率的変分ガウス過程によるマッピング手法を提案し、大規模SLAMをリアルタイムで実現する。
著者: Ignacio Torroba, Marco Chella, Aldo Teran, Niklas Rolleberg, John Folkesson
分類: cs.RO, cs.LG
原文アブストラクト
Autonomous underwater vehicles (AUVs) are becoming standard tools for underwater exploration and seabed mapping in both scientific and industrial applications \cite{graham2022rapid, stenius2022system}. Their capacity to dive untethered allows them to reach areas inaccessible to surface vessels and to collect data more closely to the seafloor, regardless of the water depth. However, their navigation autonomy remains bounded by the accuracy of their dead reckoning (DR) estimate of their global position, severely limited in the absence of a priori maps of the area and GPS signal. Global localization systems equivalent to the later exists for the underwater domain, such as LBL or USBL. However they involve expensive external infrastructure and their reliability decreases with the distance to the AUV, making them unsuitable for deep sea surveys.
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