[論文レビュー] Scalable Magnetic Field SLAM in 3D Using Gaussian Process Maps

Manon Kok, Arno Solin|arXiv (Cornell University)|Apr 5, 2018

Robotics and Sensor-Based Localization被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、ガウス過程地図と六角形ブロックタイリングを用いて、インfraストラクチャに依存しないスマートフォンを用いた高精度な屋内局所化を可能にするスケーラブルな3次元磁界SLAMシステムを提示する。低ランクGP回帰とRao–Blackwellisedパーティクルフィルタを組み合わせることで、線形の計算複雑性とコンactな地図保存を実現し、実世界の環境における大規模3次元マッピングとドリフト補正を可能にする。

ABSTRACT

We present a method for scalable and fully 3D magnetic field simultaneous localisation and mapping (SLAM) using local anomalies in the magnetic field as a source of position information. These anomalies are due to the presence of ferromagnetic material in the structure of buildings and in objects such as furniture. We represent the magnetic field map using a Gaussian process model and take well-known physical properties of the magnetic field into account. We build local maps using three-dimensional hexagonal block tiling. To make our approach computationally tractable we use reduced-rank Gaussian process regression in combination with a Rao-Blackwellised particle filter. We show that it is possible to obtain accurate position and orientation estimates using measurements from a smartphone, and that our approach provides a scalable magnetic field SLAM algorithm in terms of both computational complexity and map storage.

研究の動機と目的

• 建物内の鉄磁性材料に起因する磁界異常を用いて、スケーラブルで完全な3次元同時局所化とマッピング（SLAM）を可能にすること。
• 大規模環境における完全な3次元ガウス過程回帰の計算不能性に対処すること。
• 保存領域と計算コストを最小限に抑えるとともに、局所化精度を維持するコンactで効率的な地図表現を構築すること。
• 磁力計とインertialオドメトリのデータを統合した1つの確率的フレームワークを用いて、頑健な6次元ポーズ推定を実現すること。

提案手法

• 磁界は、マクスウェル方程式によって物理的制約を組み込んだ事前分布を有するガウス過程としてモデル化される。
• 大規模3次元ボリュームにおけるGP回帰の計算可能性を高めるために、基底関数を用いた低ランク近似が適用される。
• 地図は3次元の六角形ブロックタイルに分割され、各タイルが局所的なGP地図を保持することで、スケーラブルで局所的な推論が可能になる。
• 各タイルは、パーティクルがその体積内に入るとのみ更新されるため、計算負荷が低減され、インクリメンタルな地図拡張が可能になる。
• Rao–Blackwellisedパーティクルフィルタ（RBPF）が、ポーズと局所地図の同時推定に用いられ、ポーズ推定と地図推定を分離することで効率性が向上する。
• スマートフォンのセンサ（例：ARKit）からのオドメトリが、磁力計測定値と統合され、ポーズ推定のドリフトを補正する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模な屋内環境において、完全な3次元磁界SLAMシステムを計算的に実行可能にすることができるか？
• RQ2 マクスウェル方程式からの物理的制約を、より良い磁界モデル化を実現するガウス過程事前分布に統合できるか？
• RQ3 均一グリッドや他のタイリング方式と比較して、六角形ブロックタイリングは地図保存領域と計算複雑性を低減できるか？
• RQ4 低ランクGP近似は、3次元磁界マッピングにおいて、どの程度の精度を維持できるか？
• RQ5 磁力計とインエラシャルオドメトリのみを用いたRBPFベースのSLAMフレームワークは、ポーズドリフトをどの程度効果的に補正できるか？

主な発見

• アルゴリズムは、複数階のナビゲーションを含む3次元環境において、6次元ポーズ（位置および姿勢）を高い精度で推定できた。
• 同じ経路を繰り返し走行する実験により、スマートフォンオドメトリの顕著なドリフトが補正された。
• 1つの六角形ブロックタイルは約260 m³の空間をカバーし、状態次元はたったの256であるため、コンパクトな地図表現が可能になった。
• 27タイルの地図（ケンブリッジのセント・ジョンズ・カレッジをカバー）により、大規模環境へのスケーラビリティが実証された。屋内外の移行も含む。
• 階段の上り下りという非平面的な運動においても、3次元性が有効に機能し、一貫した局所化が維持された。
• 本手法は、低ランクGP回帰、六角形タイリング、RBPFを統合した最初の3次元磁界SLAMであり、計算複雑性が線形にスケーリングされる。