Akihiro Aritoshi Bachelor Thesis

1. 卒業論文発表
理学部情報科学科B4 有年亮博
不均一点群地図作成のための
インクリメンタルレジストレー ション手法
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2. 背景
自動運転車などのロボットの自律システムの登場
自律システムの要件
1.周辺環境の地図構築（Mapping）
2.自己位置推定（Localization）
3.経路計画（Path Planing）
4.経路追従（Path Following）
(左: http://www.robospot.jp/sys/)
(右: https://github.com/CPFL/Autoware)
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3. 背景
SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)
（J.J.Leonard and H.F.Durrant-Whyte,”Mobile robot localization by tracking geometric
beacons,” Robotics and Automation, IEEE Transactions on, vol. 7,no. 3,pp.376-382,1991.)
・地図構築（Mapping）
・自己位置推定（Localization）
https://github.com/CPFL/Autoware 3

4. 問題
地図登録の時間的コスト：
10Hzの更新要求に対し、数秒以上の計算時間
1. 地図登録の手順
更新の必要の無い部分も毎回再計算
2. 地図登録時の点群数
毎回40000個の点群入力
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5. 関連研究
・ICP(Iterative Closest Point):
(Paul J.Besl and Neil McKay: “A Method for Registration of 3-D Shapes”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.14,
pp. 239–256, 1992.)
点同士の位置合わせ
・NDT(Normal Distribution Transform):
(Peter Biber and Wolfgang Straßer: “The Normal Distributions Transform:A New Approach to Laser Scan Matching”, Proceedings of the 2003
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 2743–2748, 2003.)
ボクセル同士の位置合わせ
(Takeuchi Eijiro, and Takashi Tsubouchi. "A 3-D scan matching using improved 3-D normal
distributions transform for mobile robotic mapping." Intelligent Robots and Systems, 2006
IEEE/RSJ International Conference on.IEEE, 2006. 3.)
(Andrei Sharf, Marina Blumenkrants, Ariel Shamir, and Daniel
Cohen-Or. Snappaste: an interactive technique for easy mesh
composition. The Visual Computer, 22(9):835–844, 2006.)
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6. 関連研究
・ICP(Iterative Closest Point):
(Paul J.Besl and Neil McKay: “A Method for Registration of 3-D Shapes”, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.14,
pp. 239–256, 1992.)
点同士の位置合わせ
・NDT(Normal Distribution Transform):
(Peter Biber and Wolfgang Straßer: “The Normal Distributions Transform:A New Approach to Laser Scan Matching”, Proceedings of the 2003
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 2743–2748, 2003.)
ボクセル同士の位置合わせ
(Takeuchi Eijiro, and Takashi Tsubouchi. "A 3-D scan matching using improved 3-D normal
distributions transform for mobile robotic mapping." Intelligent Robots and Systems, 2006
IEEE/RSJ International Conference on.IEEE, 2006. 3.)
(Andrei Sharf, Marina Blumenkrants, Ariel Shamir, and Daniel
Cohen-Or. Snappaste: an interactive technique for easy mesh
composition. The Visual Computer, 22(9):835–844, 2006.)
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7. 関連研究
NDT
ボクセルの平均・分散共分散を利用
(Takeuchi Eijiro, and Takashi Tsubouchi. "A 3-D scan
matching using improved 3-D normal distributions
transform for mobile robotic mapping." Intelligent Robots
and Systems, 2006 IEEE/RSJ International Conference
on.IEEE, 2006. 3.) 7

8. 提案
手法１ インクリメンタルな地図登録
従来のNDT インクリメンタルなNDT
ｐ：平均 Σ：分散共分散行列 e(x)：確率分布関数
点群が加わったボクセルのみ更新対象
(※)
(Takeuchi Eijiro, and Takashi Tsubouchi. "A 3-D scan
matching using improved 3-D normal distributions transform
for mobile robotic mapping." Intelligent Robots and Systems,
2006 IEEE/RSJ International Conference on.IEEE, 2006. 3.)
(※)
点が追加されたボクセルのみ更新
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9. 提案
手法２ 不均一なボクセルの更新
更新対象のボクセルの、さらに一部のみ更新
ボクセル情報によって更新を破棄
: ボクセルk内の点群数
: ボクセルkの分散共分散行列
(Takeuchi Eijiro, and Takashi Tsubouchi. "A 3-D scan matching using improved 3-D
normal distributions transform for mobile robotic mapping." Intelligent Robots and
Systems, 2006 IEEE/RSJ International Conference on.IEEE, 2006. 3.)
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10. 実装環境
Autoware: 自動運転用ソフトウェア(1)
ROS: ロボット制御のためのフレームワーク(2)
PCL: 点群処理のためのライブラリ(3)
(1) https://github.com/CPFL/Autoware
(2) http://www.ros.org/
(3) http://pointclouds.org/
：コーディング対象
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11. PCL
広範囲に渡る変更の必要性
細分化されたモジュール
実装評価のプログラム
PCLの該当部分のプログラムのみ切り出して利用
地図登録の処理：
5個の書き換えが必要なモジュールと、
６個の関連するモジュールを使用
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12. 評価
手法１
インクリメンタルな地図登録
Mapping[msec]
MappingTime[msec]
Points[number]Points[number]
Times[iteration]
Times[iteration]
従来のNDT
インクリメンタルなNDT
地図の点群数
地図登録時間
地図サイズ
に比例した
登録時間
一定の
登録時間
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13. 評価
手法2 不均一なボクセルの更新
ExecutionTIme(Uniform) ExecutionTIme(Non-Uniform)
ボクセル内の点群数：
150個以上で更新省略候補
分散共分散行列の要素：
全要素0.001未満なら
更新省略
MappingTime[msec]
Points[number]
Times[iteration]
高々1msecの
計算時間低減
変更されたボクセルを全て更新
一部のボクセルを更新省略
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14. 考察
インクリメンタルな地図登録
定数時間での更新
10Hzでの地図更新に対し、最大90msecの更新時間
地図登録の50%の時間を占める位置合わせを改善する必要
不均一なボクセルの更新
更新判断時間
結果的に実装前と同等の計算コスト
ボクセルサイズ
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15. 結論
インクリメンタルな地図登録
地図更新時間の短縮に有効： O(N)からO(1)へ改善
不均一なボクセルの更新
地図更新時間への影響小
40000点ごとのデータに対して高々1msecの計算省略
【謝辞】実装の助言について名古屋大学博士課程兼株式会社マップフォー創業者の橘川雄樹氏に感謝の意を表します。
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