Creando Gráficos de Escenas 3D en Tiempo Real para Robots
Este documento habla sobre técnicas de mapeo en tiempo real para que los robots naveguen de manera efectiva.
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Tabla de contenidos
Los robots y sistemas que funcionan por su cuenta necesitarán crear mapas útiles de su entorno en tiempo real. Estos mapas deben ayudar a los robots a llevar a cabo tareas complejas como buscar objetos y navegar por espacios. Para hacer esto de manera efectiva, los robots necesitan entender no solo las formas y tamaños de las cosas, sino también sus significados y relaciones entre sí.
Por ejemplo, si se le pide a un robot que traiga una taza de té de una mesa, necesita saber dónde está la mesa y también la ruta para llegar allí. Esto implica construir un mapa que incluya tanto la disposición física (como paredes y muebles) como la información semántica (como qué son los objetos).
Los mapas que crean los robots deberían ser flexibles, trabajando en diferentes niveles de detalle y permitiendo actualizaciones rápidas a medida que recopilan nueva información. Además, estos mapas deben ser duraderos para que los robots puedan operar eficientemente a lo largo del tiempo. Este documento explora cómo diseñar mapas que cumplan con estas necesidades utilizando un enfoque jerárquico, que descompone la información en capas.
Representaciones Jerárquicas
Gráficos de Escena 3D
Los gráficos de escena 3D son herramientas que representan entornos 3D de manera estructurada. Piénsalos como mapas en capas donde cada capa muestra diferentes tipos de información. Por ejemplo, una capa podría mostrar las formas de las paredes y muebles, mientras que otra muestra dónde están las personas o los objetos en movimiento.
Cada nodo en estos gráficos puede representar un tipo diferente de objeto, como muebles, habitaciones o incluso diferentes áreas de un edificio. Las conexiones entre nodos indican relaciones, lo que permite al robot entender cómo se relacionan espacial y semánticamente los diversos elementos.
Al almacenar información de manera jerárquica, los robots pueden manejar grandes cantidades de datos de manera más eficiente. Esto significa que pueden actualizar sus mapas sin tener problemas de memoria, lo cual es especialmente crucial en entornos amplios.
Construyendo un Gráfico de Escena 3D
Cuando un robot se mueve por un espacio, recopila datos de su entorno, como imágenes o información de profundidad. Esta información se procesa luego para formar un mapa. Nuestro sistema trabaja de manera incremental, lo que significa que construye el mapa capa por capa con el tiempo en lugar de hacerlo todo de una vez.
Capa 1: Malla 3D
La primera capa se crea transformando los datos recopilados en una malla 3D, que representa visualmente el entorno en un formato más digerible.Capa 2: Objetos y Agentes
La segunda capa se centra en identificar objetos dentro de la malla. Cada objeto se representa con información sobre su ubicación y tamaño. Los movimientos y posiciones del robot también se registran aquí.Capa 3: Lugares
La tercera capa crea un gráfico de lugares. Cada lugar es un área sin obstáculos, y las conexiones entre lugares representan cómo el robot puede moverse de uno a otro.Capa 4: Habitaciones
La cuarta capa agrupa lugares en habitaciones. Esto facilita al robot entender áreas más grandes, como distinguir entre cocinas, salas de estar u oficinas.Capa 5: Edificios
La capa final representa edificios y conecta todas las habitaciones dentro de ellos, creando una visión general clara a nivel superior.
Actualizaciones Continuas
A medida que el robot se mueve y aprende más sobre su entorno, actualiza continuamente su gráfico de escena. Esto es crucial para mantener una comprensión precisa del espacio. El sistema puede detectar cuando el robot regresa a un lugar, permitiendo correcciones para asegurar que la información se mantenga confiable a lo largo del tiempo.
Para corregir el mapa cuando se recibe nueva información, el sistema necesita reconocer cuando el robot ha regresado a un área previamente mapeada. Esto lleva a un aumento en la confiabilidad y precisión, lo cual es esencial para una navegación y operación efectivas.
Algoritmos en Tiempo Real para Construir Gráficos de Escena
Crear estos gráficos de escena 3D en tiempo real requiere algoritmos eficientes que procesen los datos entrantes mientras el robot explora.
Construcción Incremental
El sistema utiliza algoritmos que permiten al robot construir su mapa sobre la marcha. Empieza creando una representación aproximada basada en los datos que recoge y gradualmente refina esta representación a medida que recopila más detalles.Agrupando Lugares en Habitaciones
Los algoritmos también agrupan lugares conectados en habitaciones. Esto implica identificar qué áreas forman habitaciones distintas según las relaciones espaciales entre lugares.Clasificando Tipos de Habitaciones
Los algoritmos finales clasifican cada habitación. Al usar información sobre los objetos situados dentro de una habitación, el sistema puede inferir qué tipo de habitación es, ya sea una cocina, sala de estar o baño, según los objetos comunes encontrados en esas áreas.
Mantenimiento y Mejora de los Gráficos de Escena
Una vez que se crean los gráficos de escena, necesitan ser mantenidos y corregidos regularmente. El proceso de identificar cuándo el robot vuelve a un lugar se llama Detección de Cierre de Bucle.
Detección de Cierre de Bucle
Este es el mecanismo por el cual un robot identifica que ha regresado a un lugar que ha visitado anteriormente. Cuando detecta un cierre de bucle, aplica correcciones al gráfico de escena para reducir los errores que se acumulan con el tiempo.
Enfoque de detección de arriba hacia abajo: El sistema utiliza descriptores que describen el entorno de un nodo agente (posición del robot). Cuando el robot reconoce áreas previamente visitadas, puede ajustar su mapa en consecuencia.
Verificación geométrica: Después de identificar cierres de bucle potenciales, el sistema verifica la coincidencia utilizando geometría. Esto ayuda a asegurar que el mapa siga siendo preciso incluso mientras el robot navega a través de entornos cambiantes.
Optimización de Gráficos de Escena 3D
Una vez que se detectan cierres de bucle, todo el gráfico debe optimizarse para mantener la coherencia. Esto asegura que todas las partes del mapa se alineen correctamente y que cualquier desviación en la posición del robot se corrija.
El sistema logra esto ajustando nodos en el gráfico de acuerdo con las medidas relativas entre ellos. Esto permite al robot mantener una comprensión consistente de su entorno, incluso después de múltiples actualizaciones y correcciones.
Demostración de Resultados
Para demostrar la eficacia de los métodos propuestos, los algoritmos se prueban en diversos entornos simulados y reales. Se evalúa el rendimiento de estos sistemas para asegurar que puedan manejar espacios diversos y complejos de manera efectiva.
Rendimiento en Simulaciones
Los algoritmos son puestos a prueba en simulaciones fotorrealistas. Estos entornos imitan condiciones del mundo real, permitiendo una evaluación robusta de las capacidades del sistema.
Pruebas en el Mundo Real
El sistema también se prueba en entornos reales utilizando robots equipados con sensores. Durante estas pruebas, los robots crean y actualizan sus mapas mientras navegan por varias áreas interiores, como un edificio universitario o un complejo residencial.
Resultados
Los resultados muestran que el sistema propuesto construye efectivamente gráficos de escena 3D detallados en tiempo real. Demuestran la capacidad de clasificar habitaciones con precisión e identificar objetos mientras se adaptan a nueva información a medida que el robot explora.
Conclusión
Este trabajo sienta las bases importantes para desarrollos futuros en percepción espacial para la robótica. Hay varias áreas para explorar más a fondo, incluyendo mejorar cómo se clasifican las habitaciones y objetos y expandir los sistemas para operar en entornos mixtos.
Las mejoras futuras también podrían incluir el uso de redes neuronales para un mejor entendimiento de las escenas e incorporar relaciones más ricas y complejas entre objetos y espacios. Esto mejorará la capacidad de los robots para navegar, entender e interactuar con sus entornos de manera efectiva, abriendo el camino hacia sistemas autónomos más sofisticados.
En general, este estudio presenta un paso significativo hacia alcanzar una comprensión de escena de alto nivel y percepción espacial para robots.
Título: Foundations of Spatial Perception for Robotics: Hierarchical Representations and Real-time Systems
Resumen: 3D spatial perception is the problem of building and maintaining an actionable and persistent representation of the environment in real-time using sensor data and prior knowledge. Despite the fast-paced progress in robot perception, most existing methods either build purely geometric maps (as in traditional SLAM) or flat metric-semantic maps that do not scale to large environments or large dictionaries of semantic labels. The first part of this paper is concerned with representations: we show that scalable representations for spatial perception need to be hierarchical in nature. Hierarchical representations are efficient to store, and lead to layered graphs with small treewidth, which enable provably efficient inference. We then introduce an example of hierarchical representation for indoor environments, namely a 3D scene graph, and discuss its structure and properties. The second part of the paper focuses on algorithms to incrementally construct a 3D scene graph as the robot explores the environment. Our algorithms combine 3D geometry, topology (to cluster the places into rooms), and geometric deep learning (e.g., to classify the type of rooms the robot is moving across). The third part of the paper focuses on algorithms to maintain and correct 3D scene graphs during long-term operation. We propose hierarchical descriptors for loop closure detection and describe how to correct a scene graph in response to loop closures, by solving a 3D scene graph optimization problem. We conclude the paper by combining the proposed perception algorithms into Hydra, a real-time spatial perception system that builds a 3D scene graph from visual-inertial data in real-time. We showcase Hydra's performance in photo-realistic simulations and real data collected by a Clearpath Jackal robots and a Unitree A1 robot. We release an open-source implementation of Hydra at https://github.com/MIT-SPARK/Hydra.
Autores: Nathan Hughes, Yun Chang, Siyi Hu, Rajat Talak, Rumaisa Abdulhai, Jared Strader, Luca Carlone
Última actualización: 2023-05-11 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2305.07154
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.07154
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.
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Enlaces de referencia
- https://github.com/MIT-SPARK/Hydra
- https://youtu.be/AEaBq2-FeY0
- https://arxiv.org/pdf/2101.06894.pdf
- https://arxiv.org/pdf/2002.06289.pdf
- https://news.mit.edu/2020/robots-spatial-perception-0715
- https://www.youtube.com/watch?v=SWbofjhyPzI&feature=youtu.be
- https://arxiv.org/pdf/2201.13360.pdf
- https://arxiv.org/pdf/2105.07264.pdf
- https://arxiv.org/abs/1606.05830
- https://www.youtube.com/watch?v=-5XxXRABXJs
- https://github.com/MIT-SPARK/Kimera
- https://arxiv.org/pdf/1910.02490.pdf
- https://arxiv.org/pdf/2001.07715.pdf
- https://arxiv.org/pdf/2302.06019.pdf
- https://doi.org/10.1016/j.robot.2012.08.010
- https://github.com/jlblancoc/nanoflann
- https://arxiv.org/pdf/2007.15109.pdf
- https://arxiv.org/pdf/2205.11784.pdf
- https://arxiv.org/pdf/2205.13135.pdf
- https://arxiv.org/pdf/2209.05629.pdf
- https://doi.org/10.1145/219717.219748
- https://doi.org/10.1145/2629489
- https://arxiv.org/pdf/2210.13641.pdf
- https://arxiv.org/pdf/2108.01176.pdf
- https://arxiv.org/pdf/2209.06111.pdf
- https://youtu.be/nKYXU5VC6A8