[論文レビュー] Low-cost Retina-like Robotic Lidars Based on Incommensurable Scanning

Zheng Liu, Fu Zhang+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 19, 2020

Advanced Optical Sensing Technologies参考文献 33被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、非可換走査を用いて、網膜に類似した角度分解能を実現するとともに、中心部に焦点化された密度を有する、低コストで大量生産可能なロボット用ライダーを提案する。この手法により、従来の機械式ライダーと比較して、より高い有効分解能と簡素化された製造プロセスが可能となり、目のように注目を向けるような応用および高精度なセンサーキャリブレーションを支援する。

ABSTRACT

High performance lidars are essential in autonomous robots such as self-driving cars, automated ground vehicles and intelligent machines. Traditional mechanical scanning lidars offer superior performance in autonomous vehicles, but the potential mass application is limited by the inherent manufacturing difficulty. We propose a robotic lidar sensor based on incommensurable scanning that allows straightforward mass production and adoption in autonomous robots. Some unique features are additionally permitted by this incommensurable scanning. Similar to the fovea in human retina, this lidar features a peaked central angular density, enabling in applications that prefers eye-like attention. The incommensurable scanning method of this lidar could also provide a much higher resolution than conventional lidars which is beneficial in robotic applications such as sensor calibration. Examples making use of these advantageous features are demonstrated.

研究の動機と目的

• 自律ロボットにおける広範な採用を妨げる、従来の機械式走査ライダーの高コストおよび高複雑さに対処する。
• 新規な走査メカニズムにより、ロボット用ライダー・センサーの簡易な大量生産を可能にする。
• 目のように注目を向けるようなロボット認識を支援するため、焦点化された網膜に類似した角度分解能パターンを導入する。
• 特徴的な走査特性を活用して、ロボットシステムにおける分解能とキャリブレーション精度を向上させる。
• 高分解能の中心部サンプリングおよび非可換走査ダイナミクスを活かした実用的応用を実証する。

提案手法

• 非整数周波数比を持つ2つの回転ミラーを用いて非可換走査を実装し、密度が高く繰り返しのない角度サンプリングパターンを生成する。
• ライダーの設計を、人間の網膜における中心部（黄斑）に類似した、中心領域に分解能を集約するように行う。
• コストと複雑さを低減しつつも、高分解能データ収集を維持するため、単一のレーザー光源と単一の光検出器を用いる。
• 非可換な回転周波数を活用して周期的アリゼーションを回避し、有効な角度分解能を向上させる。
• ロボットプラットフォームに適したコンactで低コストな機械的構造に走査機構を統合する。
• 得られた時系列の距離測定値を、中心部でピークとなる可変分解能を持つ2次元角度マップに変換処理する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非可換走査を用いることで、ロボットシステムにおける大量生産に適した低コストで高分解能なライダーを実現できるか？
• RQ2 注目を向けるタスクに特化したロボットタスクにおいて、焦点化された角度分解能パターンは、従来の均一走査と比較してどのような性能差を示すか？
• RQ3 非可換走査は、標準的なライダー走査手法と比較して、有効な角度分解能をどの程度向上させるか？
• RQ4 独自のサンプリング特性のおかげで、このライダー設計は高精度なセンサーキャリブレーションタスクをサポートできるか？
• RQ5 網膜に類似した分解能および非可換走査ダイナミクスを活かした実用的ロボット応用は何か？

主な発見

• 非可換走査手法により、周期的サンプリングアーティファクトを回避することで、従来のライダーと比較してより高い有効角度分解能を達成した。
• センサーは、中心部にピークを持つ焦点化された分解能パターンを示し、ロボット認識における目のように注目を向けるメカニズムを可能にした。
• シンプルで低コストな部品と機械的に安定した構成を採用しているため、製造が容易な設計となっている。
• 中心部における繰り返しのない高分解能サンプリングのおかげで、センサーキャリブレーションタスクにおける性能が向上した。
• ロボットナビゲーションおよびキャリブレーションの応用が実証され、実世界のロボットシステムにおける手法の実現可能性が示された。
• 本手法により、実験的検証と実装例を含む12ページ、16図のジャーナル論文が作成可能となった。