[논문 리뷰] VIR-SLAM: Visual, Inertial, and Ranging SLAM for single and multi-robot systems

Yanjun Cao, Giovanni Beltrame|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 31.

Robotics and Sensor-Based Localization참고 문헌 17인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 단일 정적 UWB 앤커를 사용하여 단일 카메라 시각-자이로스코픽 오도메트리(VIO)의 드리프트를 보정하는 시각-자이로스코픽-초광대역(UWB) 거리 측정 SLAM 시스템인 VIR-SLAM을 제안한다. VIO와 UWB 거리 측정치를 융합함으로써, 기준 데이터셋에서 누적 오차를 20퍼센트 이상 감소시키고, 시각적으로 도전적인 환경에서도 드리프트 없는 정위치를 가능하게 하며, 상호 UWB 거리 측정과 앤커 기반 변환 추정을 통해 저비용의 다중 로봇 SLAM을 실현한다.

ABSTRACT

Monocular cameras coupled with inertial measurements generally give high performance visual inertial odometry. However, drift can be significant with long trajectories, especially when the environment is visually challenging. In this paper, we propose a system that leverages ultra-wideband ranging with one static anchor placed in the environment to correct the accumulated error whenever the anchor is visible. We also use this setup for collaborative SLAM: different robots use mutual ranging (when available) and the common anchor to estimate the transformation between each other, facilitating map fusion Our system consists of two modules: a double layer ranging, visual, and inertial odometry for single robots, and a transformation estimation module for collaborative SLAM. We test our system on public datasets by simulating an ultra-wideband sensor as well as on real robots. Experiments show our method can outperform state-of-the-art visual-inertial odometry by more than 20%. For visually challenging environments, our method works even the visual-inertial odometry has significant drift Furthermore, we can compute the collaborative SLAM transformation matrix at almost no extra computation cost.

연구 동기 및 목표

• 장거리 궤적에서 특히 시각적으로 도전적인 환경에서 지속적인 드리프트 문제를 해결하기 위해.
• 루프 클로징이나 다중 앤커 인fra구조 없이도 단일 정적 UWB 앤커만으로 드리프트 없는 정위치를 가능하게 하기 위해.
• 공통 UWB 앤커를 활용한 상호 UWB 거리 측정과 변환 추정을 통해 다중 로봇 SLAM의 복잡성을 줄이기 위해.
• 복잡한 상호 로봇 루프 클로징과 분산 최적화를 피하여 공동 SLAM의 계산 비용을 줄이기 위해.
• 카메라, 자이로스코프, UWB로 구성된 최소한의 센서 세트로도 단일 및 다중 로봇 시스템에서 고정밀도, 강건한 정위치 및 협업을 가능하게 할 수 있음을 입증하기 위해.

제안 방법

• 시스템은 슬라이딩 윈도우 최적화 프레임워크 내에서 UWB 거리 측정치를 시각적 및 관성 데이터와 밀접하게 융합하는 双층 거리 측정, 시각, 관성 상태 추정기로 VINS-Mono를 확장한다.
• 환경에 단일 정적 UWB 앤커를 설치하며, 가시성이 확보되면 그 거리 측정치를 VIO 솔루션의 누적 드리프트를 보정하는 데 사용한다.
• 다중 로봇 SLAM을 위해, 상호 로봇 간 UWB 거리 측정과 공유된 앤커 측정치를 이용해 기능 기반 루프 클로징이 필요 없이 로봇 간 상대 변환을 추정한다.
• UWB의 고유한 데이터 할당 기능(보내는 이의 신원이 자동으로 확인됨)을 활용하여 상호 로봇 간 통신을 단순화하고 데이터 할당 오차를 줄인다.
• 변환 추정 모듈은 오직 두 개의 상호 로봇 UWB 측정치만을 사용하여 로봇 간 상대 자세를 계산함으로써 실시간 맵 융합에 최소한의 계산 오버헤드를 유도한다.
• 모델은 공개 데이터셋(EuRoC 등)에 대한 시뮬레이션된 UWB 및 실물 실험(Realsense 카메라, IMU, UWB 모듈 탑재 로봇)을 통해 평가되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 단일 정적 UWB 앤커만으로도 루프 클로징이나 다중 앤커 인프라 없이 단일 카메라 시각-자이로스코픽 오도메트리(VIO)의 드리프트를 효과적으로 줄일 수 있는가?
• RQ2 VIO 성능이 저하되는 시각적으로 도전적인 환경에서 UWB 거리 측정의 통합이 정위치 정확도를 어떻게 향상시키는가?
• RQ3 로봇 간 상호 UWB 거리 측정이 공동 SLAM을 위한 정확하고 저비용의 상호 로봇 변환 추정을 가능하게 하는가?
• RQ4 VINS-Mono와 같은 최첨단 VIO 시스템에 비해 제안된 방법이 절대 궤적 오차 측면에서 상당한 성능 향상을 이룬다 할 수 있는가?
• RQ5 특히 무문자나 반사성이 높은 환경에서 고드리프트 장거리 궤적에서도 시스템이 정확도를 유지할 수 있는 정도는 어느 정도인가?

주요 결과

• EuRoC MH_05 시퀀스에서 VIR-SLAM은 VINS-Mono 대비 절대 궤적 오차(ATE)를 24.84퍼센트 감소시켜 0.291m로 개선(비교 기준: 0.388m).
• 저조도 및 반사성이 높은 아트리움 환경에서 VIR-SLAM은 2D 시작-끝 오차 0.148m를 기록했고, VINS-Mono는 5.439m를 기록했다.
• 다양한 EuRoC 시퀀스에서 ATE에 20퍼센트 이상의 향상이 있었으며, 실험실 시퀀스 1에서 가장 큰 향상률 27.81퍼센트를 기록했다.
• 루프 클로징 없이도 아트리움 환경에서 궤적을 성공적으로 닫았으며, 시작점과 끝점이 거의 겹쳐져 효과적인 드리프트 보정을 입증했다.
• 독립적으로 이동하는 두 로봇 간의 변환 행렬은 오직 두 개의 상호 로봇 UWB 측정치만으로 계산되었으며, 추가 계산 오버헤드 없이 정확한 맵 융합을 가능하게 했다.
• Realsense D435, Pixracer IMU, UWB 모듈을 탑재한 스피리 로봇을 사용한 실물 환경에서의 실험을 통해 실생활 제약 조건에서도 일관된 성능을 입증했다.