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01.10.2016 | Ausgabe 7/2016

Autonomous Robots 7/2016

Opportunistic sampling-based active visual SLAM for underwater inspection

Zeitschrift:
Autonomous Robots > Ausgabe 7/2016
Autoren:
Stephen M. Chaves, Ayoung Kim, Enric Galceran, Ryan M. Eustice
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (doi:10.​1007/​s10514-016-9597-6) contains supplementary material, which is available to authorized users.

Abstract

This paper reports on an active SLAM framework for performing large-scale inspections with an underwater robot. We propose a path planning algorithm integrated with visual SLAM that plans loop-closure paths in order to decrease navigation uncertainty. While loop-closing revisit actions bound the robot’s uncertainty, they also lead to redundant area coverage and increased path length. Our proposed opportunistic framework leverages sampling-based techniques and information filtering to plan revisit paths that are coverage efficient. We employ Gaussian process regression for modeling the prediction of camera registrations and use a two-step optimization procedure for selecting revisit actions. We show that the proposed method offers many benefits over existing solutions and good performance for bounding navigation uncertainty in long-term autonomous operations with hybrid simulation experiments and real-world field trials performed by an underwater inspection robot.

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Supplementary material 1 (mp4 86614 KB)
Literatur
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