Experimental Comparison of Uncertainty Criteria for Active SLAM
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Transcript of Experimental Comparison of Uncertainty Criteria for Active SLAM
Experimental Comparison of Uncertainty Criteria for
Active SLAM
Henry Carrillo
Motivación
2
Preliminares
3
Experimentos Primer experimento : acerca del calculo
Segundo experimento : SLAM activo
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• Robot simulado ambiente interior : MRPT / C++
• Robot real ambiente interior : Pioneer 3 DX - ad-hoc
• Robot real ambiente interior : DLR dataset• Robot real ambiente exterior : Victoria Park
dataset• Robot simulado con horizonte unitario : MRPT / C++
Primer experimento Primer experimento : acerca del calculo
Es posible calcular D-opt en un robot realizando SLAM?
Ejecutamos un algoritmo de SLAM "secuencial " (e.g EKF-SLAM, iSAM)
Calculamos en cada paso : A-opt, E-opt , D-opt, det. de la covarianza, entropía e información mutua.• Robot simulado ambiente interior : MRPT /
C++• Robot real ambiente interior : Pioneer 3 DX
- ad-hoc• Robot real ambiente interior : DLR dataset• Robot real ambiente exterior : Victoria Park
dataset5
1E - Robot simulado ambiente interior (I)
Escenario: Área de 25x25m 2D EKF-SLAM Sensor: Odometria
+cámara (360 - 3m rango)
180 landmarks - DA conocida
Errores Gaussianos: Odometria + sensores
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1E - Robot simulado ambiente interior (II)
(a)-(f) A-opt, E-opt, D-opt, determinant, entropy and MI7
1E-Robot en ambiente interior @ DLR (I)
Escenario: Oficina 60x40 m 2D EKF-SLAM Sensor: Odometria + cámara
BW 576 landmarks – DA
conocida
8
1E-Robot en ambiente interior @ DLR (II)
(a)-(f) A-opt, E-opt, D-opt, determinant, entropy and MI9
1E-Robot en ambiente exterior @ VP (I)
Escenario: Parque de 350 x 350 m iSAM Sensor: Odometria +
Laser xxx landmarks – DA
conocida
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1E-Robot en ambiente exterior @ VP (II)
(a)-(f) A-opt, E-opt, D-opt, determinant, entropy and MI11
1E-Robot en ambiente interior ad-hoc (I)
Escenario: Área de 25x25m 2D EKF-SLAM Sensor: Odometria
+cámara (360 - 3m rango) 180 landmarks - DA
conocida Errores Gaussianos: Odometria + sensores
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1E-Robot en ambiente interior ad-hoc (II)
(a)-(f) A-opt, E-opt, D-opt, determinant, entropy and MI13
Segundo experimento Segundo experimento : SLAM activo
Que efecto tiene la métrica de incertidumbre en el SLAM activo?
SLAM activo == Horizonte unitario (greedy), discreto.
Métricas de incertidumbre == A-opt, D-opt y entropía.
Efecto == MSE y • Robot simulado con horizonte unitario : MRPT / C++
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2E-Robot en ambiente interior ad-hoc (I)
Escenario: Área de 20x20m y
30x30m 2D EKF-SLAM Sensor:
Odometria+cámara (360 - 3m rango)
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Errores Gaussianos: Odometria+sensores
Planeador de caminos: Discreto (A*) y continuo (Atraccion-Repulsion)
2E-Robot en ambiente interior ad-hoc (II)
Resulting paths from each uncertainty metric: (a) D-opt, (b) A-opt and (c) Entropy. Each colour represents an executed path. The planning area was 20 x 20 m.
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2E-Robot en ambiente interior ad-hoc (III)
Resulting trajectories for a 10000 steps active SLAM simulation. (a). Predefined trajectory and landmarks ground truth. (b). A-opt based active SLAM. (c). D-opt based active SLAM.
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2E - Análisis cuantitativo 30x30 m
Evolution of the MSE ((a)-(c)) and 2 ((d)-(f)). Average of 10 MC.
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2E - Análisis cuantitativo 20x20 m
Evolution of the MSE ((a)-(c)) and 2 ((d)-(f)). Average of 10 MC.
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Take home message
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Experimental Comparison of UncertaintyCriteria for Active SLAM
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Gracias!!!