Impact of the Trajectory on the Performance of RGB-D SLAM Executed by a UAV in a Subterranean Environment

同时定位和映射 弹道 人工智能 计算机视觉 计算机科学 循环(图论) 里程计 RGB颜色模型 机器人学 机器人 移动机器人 数学 天文 组合数学 物理
作者
Kieren Y. Samarakoon,Guilherme A. S. Pereira,Jason N. Gross
标识
DOI:10.1109/icuas54217.2022.9836199
摘要

This paper empirically investigates the influence of trajectory design for autonomous Unmanned Aerial Vehicles (UAV) on the performance of Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) in a subterranean environment that exhibits visual features similar to man-made and natural rock caverns. This was investigated by flying an autonomous UAV in a simulated cave environment, and also by deploying an actual UAV equipped with a RealSense L515-LiDAR to map a pillar inside a limestone mine. A popular open source SLAM software package – Real-Time-Appearance-Based Mapping (RTAB-Map) – was used. RTAB-Map has the ability to detect loop closures and has its approach to estimate an odometry solution. It was found that as the image overlap percentage increased, so did the number of loop closures. In average, we observed a 4.84% loop closure acceptance at 50% overlap and 49.57% loop closure acceptance rate at 90% overlap. Not only did the loop closure acceptance rate improve, there was evidence that lower overlap tended to lead to incorrect SLAM maps.
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