無人水上航走体（USV）による自律探査のための可変解像度バーチャル地図

Abstract

無人地上航走体（USV）による沿岸近くの水域での自律探査には、広い範囲にわたって信頼できる位置推定と一貫した地図作成が必要ですが、GNSSの劣化、環境に起因する位置推定不確実性、および限られた搭載計算によって困難になります。仮想地図ベースの手法は、因子グラフSLAMと地図不確実性基準を密に結合することで、位置推定と地図作成の不確実性を明示的にモデル化します。しかし、固定解像度の作業領域の離散化に対して、保存コストと計算コストがうまくスケールせず、広大な沿岸環境では非効率になります。さらに、特徴が疎な開水域を過大評価すると、探査と活用のバランスが崩れる結果として、SLAMの失敗リスクが高まる可能性があります。これらの制約に対処するため、適応クアッドツリーのセル内に配置した二変量ガウスの仮想ランドマークを用いて地図不確実性を表現する、計算効率の高い手法であるVariable-Resolution Virtual Map（VRVM）を提案します。適応クアッドツリーにより、粗く遠方の仮想ランドマークを意図的に不確実に保ちつつ、情報密度の高い領域に高い解像度を割り当てる面積重み付けの不確実性表現が可能になり、また木の局所的な改良に対する地図価値の評価の感度を低減します。期待値最大化（EM）プランナーを採用し、VRVMを用いてフロンティア上で姿勢と地図の不確実性を評価することで、探査と活用のバランスを取ります。VRX Gazeboシミュレータにおいて、複数の最先端の探査アルゴリズムとVRVMを比較評価します。探査の難易度を段階的に上げた、現実的なマリーナ環境を用いて、異なるテストシナリオにおける検証を行います。その結果、本手法は、GNSSが劣化した沿岸環境において、より安全な挙動と搭載計算のより良い活用を提供することが示されました。