[論文レビュー] A Subterranean Virtual Cave World for Gazebo based on the DARPA SubT Challenge

Anton Koval, Christoforos Kanellakis+3 more|arXiv (Cornell University)|Apr 17, 2020

Robotic Path Planning Algorithms参考文献 2被引用数 10

ひとこと要約

本論文では、DARPA SubTチャレンジ向けに、Gazeboベースのオープンソース仮想地下洞窟環境を提示する。この環境は、トンネル、空洞、岩盤の崩落、アーティファクトを含む複雑な地下環境をリアルにシミュレート可能であり、ROSを用いて開発され、GitHubで公開されている。地上型および空中型ロボットの自律走行、認識、AIアルゴリズムのテストを可能にする。

ABSTRACT

Subterranean environments with lots of obstacles, including narrow passages, large voids, rock falls and absence of illumination were always challenging for control, navigation, and perception of mobile robots. The limited availability and access to such environments restricts the development pace of capabilities for robotic platforms to autonomously accomplish tasks in such challenging areas. The Subterranean Challenge is a competition focusing on bringing robotic exploration a step closer to real life applications for man-made underground tunnels, urban areas and natural cave networks, envisioning advanced assistance tools for first responders and disaster relief agencies. The challenge offers a software-based virtual part to showcase technologies in autonomy perception, networking and mobility for such areas. Thus, the presented open-source virtual world aims to become a test-bed for evaluating the developed algorithms and software and to foster mobile robotics developments.

研究の動機と目的

• ロボティクスのテストにおいて、実際の地下環境のアクセス困難さと高いリスクに対処する。
• スケーラブルで現実的なシミュレーション環境を提供し、地下作業用自律ロボットシステムの開発を加速する。
• 複雑な地下地形における認識、ナビゲーション、経路計画、物体検出アルゴリズムの評価を支援する。
• 複数ロボットシステムの地下シナリオにおけるベンチマークおよびレグRESSIONテストを可能にする。
• アクセス可能なオープンソースのシミュレーションツールを通じて、救助活動や災害対応の分野におけるロボティクス分野のイノベーションを促進する。

提案手法

• DARPA提供のタイルとカスタム3Dモデルを用いて、Gazeboで3次元仮想洞窟環境を構築した。
• 大規模な空洞、勾配付きトンネル、垂直の縦穴、岩盤の崩落、鐘乳石・石筍を含む現実的な特徴を統合した。
• ゲートにApriltagを設置し、位置特定とナビゲーション検証のためのグランドトゥルースデータを提供した。
• 可動式のドローン評価エリアを設計し、サイズ可変の開口部を備えて、空中ロボットの能力をテスト可能にした。
• 物体検出および位置特定タスクのため、生存者、バックパック、消火栓などのアーティファクトの配置を可能にした。
• MITライセンスのもとで.obj形式で公開し、GitHubにホストして、一般の利用および再利用を可能にした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにして、危険な地下環境におけるロボティクス研究を支援する現実的でオープンソースの仮想地下環境を構築できるか？
• RQ2 シミュレートされた洞窟世界は、自律ロボットのテストにおいて、実際の地下環境の課題をどの程度正確に再現できるか？
• RQ3 仮想世界は、複雑な地形における位置特定、経路計画、障害物回避アルゴリズムの評価を効果的に支援できるか？
• RQ4 この環境は、複数ロボットおよびマルチモーダル（地上型と空中型）システムのテストをどの程度効果的に支援できるか？
• RQ5 このようなシミュレーションフレームワークは、捜索救助用自律ロボットシステムの開発をどの程度加速できるか？

主な発見

• 仮想洞窟環境は、空洞、トンネル、岩盤の崩落などの複雑な地形特徴を備えた包括的でオープンソースのシミュレーション環境を提供する。
• サイズ可変の開口部を持つ可動式ドローン評価エリアを備えており、空中ロボットの展開とナビゲーションのテストが可能である。
• ゲート構造に統合されたApriltagが、位置特定およびナビゲーションアルゴリズムの検証のためのグランドトゥルースデータを提供する。
• 生存者、消火栓、バックパックなどのアーティファクトが世界中に配置されており、物体検出および位置特定研究を支援する。
• 17の相互接続された枝路と、外寸法33m（高さ）×102m（幅）×150m（長さ）の設計により、大規模なテストが可能である。
• シミュレーションはROSおよびGazeboとネイティブに互換性があり、既存のロボティクスソフトウェアスタックとのシームレスな統合が可能で、アルゴリズム開発およびテストに適している。