【SLAM】开源 | 一个可以在林下环境中执行大规模自主飞行和实时语义映射的集成系统

论文地址： http://arxiv.org/pdf/2109.06479v4.pdf

来源： University of Pennsylvania

论文名称：Large-scale Autonomous Flight with Real-time Semantic SLAM under Dense Forest Canopy

原文作者：Xu Liu

内容提要

语义建图使用一组语义上有意义的对象表示环境。这种表示法存储效率高，不模糊，而且信息量大，因此在高度非结构化的、GPS不可用的环境中促进了大规模自主和可操作信息的获取。本文提出了一个可以在林下环境中执行大规模自主飞行和实时语义建图的集成系统。我们从激光雷达数据中检测和建模树干和地平面，这些数据在扫描中相关联，并用于约束机器人姿势和树干模型。自主导航模块利用多层次规划和建图框架，并计算动态可行的轨迹，引导无人机以计算和存储高效的方式构建用户定义的感兴趣区域的语义地图。设计了漂移补偿机制，利用语义SLAM输出实时最小化里程计漂移，同时保持规划器的最优性和控制器的稳定性。这使得无人机大规模的准确和安全地执行其任务。

主要框架及实验结果

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