日本フィジカルAI新聞

世界のフィジカルAIを、日本語で。

アクティブSLAMarXiv:2309.16490

経路エントロピーを活用したアクティブSLAMの効用関数

Active SLAM Utility Function Exploiting Path Entropy

シェア:XThreadsFacebookLINEはてブBluesky

占有グリッドマップの経路エントロピーとD最適性基準を組み合わせ、未知領域の探索と自己位置推定・地図生成の不確かさ低減を両立するフロンティア選択手法を提案し、公開データセットで平均32%のカバレッジ向上を達成した。

著者: Muhammad Farhan Ahmed, Vincent Fremont, Isabelle Fantoni

分類: cs.RO

原文アブストラクト

In this article we present a utility function for Active SLAM (A-SLAM) which utilizes map entropy along with D-Optimality criterion metrices for weighting goal frontier candidates. We propose a utility function for frontier goal selection that exploits the occupancy grid map by utilizing the path entropy and favors unknown map locations for maximum area coverage while maintaining a low localization and mapping uncertainties. We quantify the efficiency of our method using various graph connectivity matrices and map efficiency indexes for an environment exploration task. Using simulation and experimental results against similar approaches we achieve an average of 32% more coverage using publicly available data sets.

関連論文

  1. 1Boston Dynamics、車輪付きAtlasの研究試作機を紹介研究・技術
  2. 2GXOとApptronik、Apolloの物流現場試験を拡大 最大1,000台の展開を構想量産・展開
  3. 3newmoとKDDIが資本業務提携 2028年に堺市で自動運転タクシー商用化目指す提携・買収
  4. 4NVIDIA、CoRLでGR00T 2とIsaac Lab 3.0を発表新製品・発表
  5. 5UC BerkeleyとNVIDIAの研究者、AIエージェントでロボット制御コードを仮想環境で改善研究・技術

PR・アフィリエイト広告

OZ GAMING(GPU搭載BTOゲーミングPC)

OZ GAMING(GPU搭載BTOゲーミングPC)の公式広告バナーOZ GAMINGで完成品PCを見る ↗
PR本紙発行元 EmplifAI