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16.11.2017 | Ausgabe 6/2018

Autonomous Robots 6/2018

Long-term online multi-session graph-based SPLAM with memory management

Zeitschrift:
Autonomous Robots > Ausgabe 6/2018
Autoren:
Mathieu Labbé, François Michaud
Wichtige Hinweise
This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada (NSERC), the Canada Research Chair program and the Canadian Foundation for Innovation.

Abstract

For long-term simultaneous planning, localization and mapping (SPLAM), a robot should be able to continuously update its map according to the dynamic changes of the environment and the new areas explored. With limited onboard computation capabilities, a robot should also be able to limit the size of the map used for online localization and mapping. This paper addresses these challenges using a memory management mechanism, which identifies locations that should remain in a Working Memory (WM) for online processing from locations that should be transferred to a Long-Term Memory (LTM). When revisiting previously mapped areas that are in LTM, the mechanism can retrieve these locations and place them back in WM for online SPLAM. The approach is tested on a robot equipped with a short-range laser rangefinder and a RGB-D camera, patrolling autonomously 10.5 km in an indoor environment over 11 sessions while having encountered 139 people.

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