For a multi-robot team that collaboratively explores an unknown environment, it is of vital importance that collected information is efficiently shared among robots in order to support exploration and navigation tasks. Practical constraints of wireless channels, such as limited bandwidth, urge robots to carefully select information to be transmitted. In this paper, we consider the case where environmental information is modeled using a 3D Scene Graph, a hierarchical map representation that describes both geometric and semantic aspects of the environment. Then, we leverage graph-theoretic tools, namely graph spanners, to design greedy algorithms that efficiently compress 3D Scene Graphs to enable communication under bandwidth constraints. Our compression algorithms are navigation-oriented in that they are designed to approximately preserve shortest paths between locations of interest, while meeting a user-specified communication budget constraint. The effectiveness of the proposed algorithms is demonstrated in synthetic robot navigation experiments in a realistic simulator. A video abstract is available at https://youtu.be/nKYXU5VC6A8.


翻译:对于一个合作性地探索未知环境的多机器人团队,高效地分享所收集的信息对于支持探索和导航任务至关重要。无线通信通道的实际约束,如带宽有限,迫使机器人仔细选择要传输的信息。在本文中,我们考虑将环境信息建模为三维场景图,这是一种描述环境几何和语义方面的分层映射表现形式。然后,我们利用图论工具,即图跨度,设计贪心算法,以便能够在带宽约束下有效压缩三维场景图来进行通信。我们的压缩算法是导航导向的,即它们旨在大致保留感兴趣位置之间的最短路径,同时满足用户指定的通信预算约束。本文中提出的算法的有效性在实际模拟器中的合成机器人导航实验中得到了证明。 视频摘要可在 https://youtu.be/nKYXU5VC6A8 上查看。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
【泡泡一分钟】用于深度双目的非监督适应方法(ICCV-2017)
泡泡机器人SLAM
10+阅读 · 2018年10月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年6月4日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
30+阅读 · 2021年6月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
【泡泡汇总】CVPR2019 SLAM Paperlist
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
14+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
【泡泡一分钟】用于深度双目的非监督适应方法(ICCV-2017)
泡泡机器人SLAM
10+阅读 · 2018年10月7日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员