JP2022511359A - ウェイポイントマッチングを用いた自律マップトラバーサル - Google Patents
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Abstract
Description
Claims (30)
- 方法(300)であって、
環境(10)内を移動しているロボット(100)の周りの前記環境(10)の、画像データ(124)を含むセンサーデータ(124)をデータ処理ハードウェア(112)で受信することと、
前記画像データ(124)に基づいて、ウェイポイントマップ(200)上へのウェイポイント配置をトリガーするように構成されている少なくとも1つのウェイポイントヒューリスティック(212)を、前記データ処理ハードウェア(112)によって実行することと、
前記少なくとも1つのウェイポイントヒューリスティック(212)が前記ウェイポイント配置をトリガーすることに応答して、前記データ処理ハードウェア(112)によって、前記ウェイポイントマップ(200)上のウェイポイント(210)を記録することと
を含み、
前記ウェイポイント(210)が、少なくとも1つのウェイポイントエッジ(220)に関連付けられており、かつ前記ロボット(100)によって取得された前記センサーデータ(124)の少なくとも一部を含み、前記少なくとも1つのウェイポイントエッジ(220)が、2つのウェイポイント(210)間を移動する方法を表すポーズ変換を含む、方法(300)。 - 前記画像データ(124)が、三次元体積画像センサー(122)によってキャプチャされた三次元点群データを含む、請求項1に記載の方法(300)。
- 前記三次元体積画像センサー(122)が、ステレオカメラ、走査型光検出および測距(LIDAR)センサー、または走査型レーザー検出および測距(LADAR)センサーのうちの1つ以上を備える、請求項2に記載の方法(300)。
- 前記ウェイポイントヒューリスティック(212)が、前記ロボット(100)の現在位置での前記画像データ(124)内の閾値特徴検出を検出するように構成されている、請求項1~3のいずれか一項に記載の方法(300)。
- 前記ウェイポイント(210)の前記センサーデータ(124)が、
三次元体積画像センサー(122)によってキャプチャされた三次元点群データと、
前記ロボット(100)の慣性測定ユニット(IMU)によって測定された慣性測定データ(124)を含むポーズデータ(124)と、を含む、請求項1~4のいずれか一項に記載の方法(300)。 - 所与のウェイポイント(210)について、
前記所与のウェイポイント(210)に隣接するウェイポイント(210)を識別することと、
前記所与のウェイポイント(210)および前記隣接するウェイポイント(210)の前記三次元点群データの三次元点を、三次元点の集合として識別することと、
前記三次元点の集合の前記三次元点が、前記三次元点群データによって表される画像の視覚的エッジに対応するかどうかを判定することと、
前記三次元点群データによって表される前記画像の前記視覚的エッジに対応する前記三次元点の集合の前記三次元点を、前記所与のウェイポイント(210)に関連付けることと、をさらに含む、請求項5に記載の方法(300)。 - 前記ウェイポイント(210)が、前記ロボット(100)に、前記ウェイポイント(210)において方向付けられたポーズを達成させるように構成されたロボットポーズ制約(240)を含む、請求項1~6のいずれか一項に記載の方法(300)。
- 前記ウェイポイントマップ(200)が、隣接するウェイポイント(210)と局所的に一貫する、請求項1~7のいずれか一項に記載の方法(300)。
- 前記ウェイポイントエッジ(220)が、前記環境(10)の空間的特徴を示す注釈を含む、請求項1に記載の方法(300)。
- 前記ウェイポイントマップ(200)上の前記ウェイポイント(210)を記録することが、前記ウェイポイント(210)の周りのベイスンゾーン(230)を記録することをさらに含み、前記ベイスンゾーン(230)が、ロボット(100)が反復最接近点(ICP)アルゴリズムを使用するように構成されている前記ウェイポイント(210)に隣接する領域を指定する、請求項1~9のいずれか一項に記載の方法(300)。
- ロボット(100)であって、
前記ロボット(100)を環境(10)の周囲に操縦するように構成された駆動システムと、
前記駆動システムと通信するデータ処理ハードウェア(112)と、
前記データ処理ハードウェア(112)と通信するメモリハードウェア(114)と、を備え、前記メモリハードウェア(114)が、前記データ処理ハードウェア(112)上で実行されると、前記データ処理ハードウェア(112)に、
前記環境(10)内で移動している前記ロボット(100)の、画像データ(124)を含むセンサーデータ(124)を受信することと、
前記画像データ(124)に基づいて、ウェイポイントマップ(200)上へのウェイポイント配置をトリガーするように構成されている少なくとも1つのウェイポイントヒューリスティック(212)を実行することと、
前記少なくとも1つのウェイポイントヒューリスティック(212)が前記ウェイポイント配置をトリガーすることに応答して、前記ウェイポイントマップ(200)上のウェイポイント(210)を記録することと
を含む動作を実行させる命令を格納しており、
前記ウェイポイント(210)が、少なくとも1つのウェイポイントエッジ(220)に関連付けられており、かつ前記ロボット(100)によって取得されたセンサーデータ(124)を含み、前記少なくとも1つのウェイポイントエッジ(220)が、2つのウェイポイント(210)間を移動する方法を表すポーズ変換を含む、ロボット(100)。 - 前記画像データ(124)が、三次元体積画像センサー(122)によってキャプチャされた三次元点群データを含む、請求項11に記載のロボット(100)。
- 前記画像センサーが、ステレオカメラ、走査型光検出および測距(LIDAR)センサー、または走査型レーザー検出および測距(LADAR)センサーのうちの1つ以上を備える、請求項12に記載のロボット(100)。
- 前記ウェイポイントヒューリスティック(212)が、前記ロボット(100)の現在位置における前記画像データ(124)内の閾値特徴検出を検出するように構成されている、請求項11~13のいずれか一項に記載のロボット(100)。
- 前記ウェイポイント(210)の前記センサーデータ(124)が、
三次元体積画像センサー(122)によってキャプチャされた三次元点群データと、
前記ロボット(100)の慣性測定ユニット(IMU)によって測定された慣性測定データ(124)を含むポーズデータ(124)と、を含む、請求項11~14のいずれか一項に記載のロボット(100)。 - 前記動作が、所与のウェイポイント(210)について、
前記所与のウェイポイント(210)に隣接するウェイポイント(210)を識別することと、
前記所与のウェイポイント(210)および前記隣接するウェイポイント(210)の前記三次元点群データの三次元点を、三次元点の集合として識別することと、
前記三次元点の集合の前記三次元点が、前記三次元点群データによって表される画像の視覚的エッジに対応するかどうかを判定することと、
前記三次元点群データによって表される前記画像の前記視覚的エッジに対応する前記三次元点の集合の前記三次元点を、前記所与のウェイポイント(210)に関連付けることと、をさらに含む、請求項15に記載のロボット(100)。 - 前記ウェイポイント(210)が、前記ロボット(100)に、前記ウェイポイント(210)において方向付けられたポーズを達成させるように構成されたロボットポーズ制約(240)を含む、請求項11~16のいずれか一項に記載のロボット(100)。
- 前記ウェイポイントマップ(200)が、隣接するウェイポイント(210)と局所的に一貫する、請求項11~17のいずれか一項に記載のロボット(100)。
- 前記ウェイポイントエッジが、前記環境(10)の空間的特徴を示す注釈を含む、請求項11~18のいずれかに記載のロボット(100)。
- 前記ウェイポイントマップ(200)上の前記ウェイポイント(210)を記録することが、前記ウェイポイント(210)の周りのベイスンゾーン(230)を記録することをさらに含み、前記ベイスンゾーン(230)が、ロボット(100)が反復最接近点(ICP)アルゴリズムを使用するように構成されている前記ウェイポイント(210)に隣接する領域を指定する、請求項11~19のいずれか一項に記載のロボット(100)。
- 方法(400)であって、
環境(10)内を移動しているロボット(100)の周りの前記環境(10)の画像データ(124)をデータ処理ハードウェア(112)で受信することと、
前記受信された画像データ(124)に基づいて、ウェイポイントマップ(200)の第1のウェイポイント(210a)にローカライズするように構成された反復最接近点(ICP)アルゴリズムを、前記データ処理ハードウェア(112)によって実行することと、
前記ウェイポイントマップ(200)の前記第1のウェイポイント(210a)から前記ウェイポイントマップ(200)の第2のウェイポイント(210b)までのトラバーサル経路(250)を、前記データ処理ハードウェア(112)によって実行することと、
前記受信された画像データ(124)に基づいて、前記ICPアルゴリズムにより、前記ウェイポイントマップ(200)の前記第2のウェイポイント(210b)にローカリゼーションを、前記データ処理ハードウェア(112)によって更新することと、を含む、方法(400)。 - 前記画像データ(124)が、三次元体積画像センサー(122)によってキャプチャされた三次元点群データを含む、請求項21に記載の方法(400)。
- 前記画像センサー(122)が、ステレオカメラ、走査型光検出および測距(LIDAR)センサー、または走査型レーザー検出および測距(LADAR)センサーのうちの1つ以上を備える、請求項22に記載の方法(400)。
- 前記第2のウェイポイント(210b)に前記ローカリゼーションを更新することが、前記受信された画像データ(124)を前記ウェイポイントマップ(200)の格納された画像データ(124)と比較することをさらに含み、前記格納された画像データ(124)が前記第2のウェイポイント(210b)に関連付けられている、請求項21~23のいずれか一項に記載の方法(400)。
- 前記第2のウェイポイント(210b)に前記ローカリゼーションを更新することが、
前記ローカリゼーションに関連付けられた位置が、それぞれのウェイポイント(210)からの距離を示すローカリゼーション距離閾値を満たしていることを判定することと、
前記データ処理ハードウェア(112)によって、運動学的データ(124)および慣性測定データ(124)に従って、前記位置でローカリゼーションを実行することと、をさらに含む、請求項21~24のいずれか一項に記載の方法(400)。 - ロボット(100)であって、
ボディー(150)と、
前記ボディー(150)に結合され、前記ロボット(100)を環境(10)の周囲に移動させるように構成された脚(103、104、106、108)と、
前記脚(103、104、106、108)と通信するデータ処理ハードウェア(112)と、
前記データ処理ハードウェア(112)と通信するメモリハードウェア(114)と、を備え、前記メモリハードウェア(114)が、前記データ処理ハードウェア(112)上で実行されると、前記データ処理ハードウェア(112)に、
環境(10)内を移動しているロボット(100)の周りの前記環境(10)の画像データ(124)を受信することと、
前記受信された画像データ(124)に基づいて、ウェイポイントマップ(200)の第1のウェイポイント(210a)にローカライズするように構成された反復最接近点(ICP)アルゴリズムを実行することと、
前記ウェイポイントマップ(200)の前記第1のウェイポイント(210a)から前記ウェイポイントマップ(200)の第2のウェイポイント(210b)までのトラバーサル経路(250)を実行することと、
前記受信された画像データ(124)に基づき、前記ICPアルゴリズムによって、前記ウェイポイントマップ(200)の前記第2のウェイポイント(210b)にローカリゼーションを更新することと、を含む動作を実行させる命令を格納する、ロボット(100)。 - 前記画像データ(124)が、三次元体積画像センサー(122)によってキャプチャされた三次元点群データを含む、請求項26に記載のロボット(100)。
- 前記画像センサーが、ステレオカメラ、走査型光検出および測距(LIDAR)センサー、または走査型レーザー検出および測距(LADAR)センサーのうちの1つ以上を備える、請求項27に記載のロボット(100)。
- 前記第2のウェイポイント(210b)に前記ローカリゼーションを更新することが、前記受信された画像データ(124)を前記ウェイポイントマップ(200)の格納された画像データ(124)と比較することをさらに含み、前記格納された画像データ(124)が前記第2のウェイポイント(210b)に関連付けられている、請求項26~28のいずれか一項に記載のロボット(100)。
- 前記第2のウェイポイント(210b)に前記ローカリゼーションを更新することが、
前記ローカリゼーションに関連付けられた位置が、それぞれのウェイポイント(210)からの距離を示すローカリゼーション距離閾値を満たしていることを判定することと、
前記データ処理ハードウェア(112)によって、運動学的データ(124)および慣性測定データ(124)に従って、前記位置でローカリゼーションを実行することと、をさらに含む、請求項26~29のいずれか一項に記載のロボット(100)。
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