В работе рассматривается проблема построения модели проходимости окружаю- щего пространства в среде с большим количеством динамических объектов по данным от нескольких различных сенсоров. Целью работы является качественное улучшение алгорит- ма построения карты занятости путем добавления способа обработки данных как от существующих алгоритмов детектирования движущихся препятствий, так и от автомо- бильного радара миллиметрового диапазона. В исследовании решается задача объединения данных о статичном окружении и о динамических объектах в одну общую модель прохо- димости для дальнейшего планирования траектории движения. Представленная в статье модификация алгоритма способна комплексировать данные как карт занятости, постро- енных по трехмерному облаку точек от любого датчика, так и данные, представленные в виде массива трехмерных объектов с известными координатами, размерами и ориентаци- ей. Комплексирование данных происходит на уровне построения карт занятости и не на- кладывает дополнительных требований на источник информации о динамических препят- ствиях. Алгоритм способен уточнять данные о позиции и размерах динамического объекта скоростью от радара, что позволяет планировать траекторию с учетом движения дина- мических объектов. Одновременное использование классического подхода к построению карт позволяет обнаруживать препятствия в случае ошибки алгоритма обнаружения динамических препятствий. Разработанный алгоритм работает в реальном масштабе времени на модуле Jetson AGX Xavier, и протестирован в реальных условиях на мобильной робототехнической платформе в автономном режиме. Сформулированы перспективные направления дальнейших исследований по улучшению представленного подхода.
Рассматривается проблема обнаружения динамических препятствий на карте за- нятости, полученной по данным системы технического зрения мобильной робототехниче- ской платформы. Целью работы является качественное улучшение алгоритма обнаруже- ния препятствий с помощью добавления фильтра частиц для выделения движущихся объ- ектов по данным карты. В исследовании решается задача корректного накопления данных в карте занятости и уменьшения задержки обновления информации в ячейках карты, по которым двигаются динамические объекты. Представленная в статье модификация фильтра частиц способна корректно работать с динамическими препятствиями в широ- ком диапазоне скоростей, устойчива к выбросам, вызванным в результате случайной гене- рации начальной скорости частиц, и предназначена для работы в реальных условиях в сре- де с большим количеством движущихся препятствий и в реальном масштабе времени. Разработана эвристика, которая уменьшает количество неправильных классификаций вокклюдированных зонах. Показано, что алгоритм обнаружения динамических объектов в карте занятости инвариантен к типу сенсоров, используемых в системе технического зрения, а также описана реализация, объединенная с накапливаемой картой препятствий. Алгоритм реализован и протестирован на борту автономной робототехнической плат- формы и на открытом наборе данных. В статье приведено сравнение с другими подходами к обнаружению динамических препятствий, а также рассчитаны метрики быстродейст- вия для всех анализируемых методов для вычислителей на базе GPU Nvidia RTX 3070 и GPU встроенного вычислителя Jetson AGX Xavier. Сформулированы перспективные направления дальнейших исследований по улучшению представленного подхода.
Рассматривается проблема генерации карт занятости окружающего пространства для робототехнических платформ по данным от мультиспектральной системы технического зрения. Целью работы является качественное улучшение генерируемой модели проходимости путем ком- плексирования геометрических и семантических данных от лидаров и стереокамер, а также пря- мых измерений скорости от радаров миллиметрового диапазона. Представленные алгоритмы и их модификации являются универсальными по отношению к источнику данных и не требуют физи- ческой синхронизации сенсоров. В исследовании решается задача построения как статических априорных, так и работающих в реальном масштабе времени динамических карт занятости. Предложен подход по объединению априорной семантической карты с генерируемой в процессе автономного движения робота. Описаны подходы к накоплению и обновлению семантической информации в картах. Также рассматривается задача обнаружения динамических препятствий в картах занятости на основе модифицированного алгоритма фильтрации частиц. Описанный в статье комбинированный метод увеличивает точность определения динамических препятствий и позволяет корректно детектировать препятствие даже в случае ошибки алгоритма определения динамики. Выделены метрики по количественной оценки карт занятости. Разработанный алго- ритм был протестирован на открытых датасетах Semantic KITTI, nuScenes в автомобильном домене данных, а также на малом сервисном роботе-уборщике как в симуляторе CARLA, так и в реальных условиях с активным пешеходным движением. Программная реализация алгоритма ра- ботает в реальном масштабе времени на встраиваемых вычислителях Jetson AGX Xavier и Jetson AGX Orin.
