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オープンソース SLAM
の分類
千葉工業大学 未来ロボット技術研究センター
原 祥尭(HARA, Yoshitaka)
3D勉強会 2018-05-27
自己紹介
1
3D勉強会 2018-05-27
 2007年:筑波大 修士
 2007年~2011年:日立製作所 日立研究所
(旧、機械研究所)
 2012年~2015年:学振特別研究員DC1
 2015年:筑波大 博士
 2015年~:千葉工大 未来ロボット技術研究センター (fuRo)
自己紹介
2
3D勉強会 2018-05-27
 “ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した
自律移動ロボットの開発”,
RSJ 第94回ロボット工学セミナー, 2015.
https://www.slideshare.net/hara-y/ros-slam-
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 “ROS を用いた自律移動ロボットのシステム構築”,
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seminar
 “解説:ROS を用いた自律走行”,
日本ロボット学会誌, vol. 35, no. 4, 2017.
日経 Robotics 連載:SLAM とは何か
3
3D勉強会 2018-05-27
 全18回:2016年5月号~2017年11月号
(2017年4月号は休載)
自己位置推定と SLAM 手法の分類
4
3D勉強会 2018-05-27
ベイズフィルタ
系
スキャンマッチング系
(レジストレーション)
グラフベース
SLAM 系
性質
フィルタリング、
オンライン
逐次最適化、オンライン
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オフライン
ベイズ理論
ベイズ推定
(確率分布とし
て推定)
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最尤推定/最大
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を確率的に融合
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応付け
初期位置なし、
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応付け
手法の例
EKF、HF、PF、
RBPF など
ICP、NDT など
Spin Image、
FPFH、PPF、
SHOT など
ポーズ調整、バン
ドル調整、完全
SLAM
グラフベース SLAM のシステム構成
5
3D勉強会 2018-05-27
フロントエンドとバックエンドで構成
 フロントエンド:スキャンマッチングやベイズフィルタで制約生成
 バックエンド:グラフソルバーでグラフを最適化
フロントエンド バックエンド
逐次 SLAM
• 位置追跡
• ループ検出
• グラフ(制約)生成
Graph-Based SLAM
• グラフ最適化
• 地図生成
センサデータ
ポーズグラフ
地図
ベイズフィルタ系6
3D勉強会 2018-05-27
Gmapping
7
3D勉強会 2018-05-27
 Giorgio Grisetti, Cyrill Stachniss, Wolfram
Burgard: “Improved Techniques for Grid
Mapping with Rao-Blackwellized Particle
Filters”, TRO 2007.
 http://wiki.ros.org/slam_gmapping
 ライセンス:CreativeCommons BY-NC-SA 2.0
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8
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尤度(重み):小
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9
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3D勉強会 2018-05-27
Hector SLAM
11
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 Stefan Kohlbrecher, Johannes Meyer, Oskar
von Stryk, Uwe Klingauf: “A Flexible and
Scalable SLAM System with Full 3D Motion
Estimation”, SSRR 2011.
 http://wiki.ros.org/hector_slam
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 2D格子地図でスキャンマッチング
LOAM
12
3D勉強会 2018-05-27
 Ji Zhang, Sanjiv Singh: “LOAM: Lidar Odometry
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 http://wiki.ros.org/loam_velodyne
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Velodyne SLAM
13
3D勉強会 2018-05-27
 Frank Moosmann, Christoph Stiller:
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 http://www.mrt.kit.edu/z/publ/download/velo
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グラフベース SLAM 系14
3D勉強会 2018-05-27
g2o:グラフソルバー
15
3D勉強会 2018-05-27
 Rainer Kuemmerle, Giorgio Grisetti, Hauke
Strasdat, Kurt Konolige, Wolfram Burgard:
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16
3D勉強会 2018-05-27
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18
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Cartographer:Laser SLAM システム
19
3D勉強会 2018-05-27
LittleSLAM:Laser SLAM システム
20
3D勉強会 2018-05-27
 友納 正裕: “SLAM 入門”, オーム社(書籍)2018.
 https://github.com/furo-org/LittleSLAM
 ライセンス:MPL v2.0
 グラフソルバー:p2o
Visual SLAM(カメラ SLAM)システム
21
3D勉強会 2018-05-27
各種の Visual SLAM もグラフベースが主流
 ORB-SLAM
 https://github.com/raulmur/ORB_SLAM2
 ライセンス:GPL v3
 LSD-SLAM
 https://github.com/tum-vision/lsd_slam
 ライセンス:GPL v3
 DSO
 https://github.com/JakobEngel/dso
 ライセンス:GPL v3
 SVO
 https://github.com/uzh-rpg/rpg_svo
 ライセンス:GPL v3
ProSLAM:Visual SLAM システム
22
3D勉強会 2018-05-27
 Dominik Schlegel, Mirco Colosi, Giorgio
Grisetti: “ProSLAM: Graph SLAM from a
Programmer's Perspective”, ICRA 2018.
 https://gitlab.com/srrg-software/srrg_proslam
 ライセンス:BSD 3-clause
ライブラリ23
3D勉強会 2018-05-27
PCL(Point Cloud Library)
24
3D勉強会 2018-05-27
 http://pointclouds.org/
https://github.com/PointCloudLibrary/pcl
 開発元:Open Perception
 ライセンス:BSD 3-clause
 機能
 マッチング:◎
 グラフベース:△
Open3D
25
3D勉強会 2018-05-27
 http://www.open3d.org/
https://github.com/IntelVCL/Open3D
 開発元:Intel
 ライセンス:MIT
 機能
 マッチング:○
 グラフベース:○
まとめ26
3D勉強会 2018-05-27
まとめ
27
3D勉強会 2018-05-27
 オープンソース SLAM を分類して紹介
 ベイズフィルタ系
 スキャンマッチング系
 グラフベース SLAM 系(ソルバー/システム)
 ライブラリ
 現在の主流はグラフベース SLAM 系
 フロントエンドとバックエンドを統合してシステム構成
 フロントエンドに、スキャンマッチングやベイズフィルタを利用
RSJ ロボット工学セミナー 5月31日(木)
28
3D勉強会 2018-05-27
https://www.rsj.or.jp/seminar/s112/
10:00~17:20@東大、会場150名/ネット配信20名
1. SLAMとは何か:自己位置推定と地図構築の全体像
原 祥尭(千葉工大)
2. 3次元レジストレーション
玉木 徹(広島大)
3. 深層学習による画像認識技術
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