title: Voxel-based planar SLAM pipeline
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Артемов Алексей Валерьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Artemov Aleksej Valerevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Мокеев Павел Евгеньевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Mokeev Pavel Evgenevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Литвинов Юрий Викторович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Litvinov Urij Viktorovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:50:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:50:05Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 087738
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46392
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: SLAM-алгоритмы (Simultaneous Localization and Mapping) играют ключевую роль в автономных системах, обеспечивая одновременную локализацию и построение карты окружающей среды. Основными задачами этих алгоритмов являются определение текущего местоположения системы с использованием сенсоров и дополнение карты новыми ориентирами, извлеченными в процессе работы. Данные для SLAM-алгоритмов могут поступать от стереокамер, камер глубины или лидаров, а в качестве ориентиров часто используются плоскости, популярные благодаря распространенности в рукотворной среде. Среди алгоритмов извлечения плоскостей из облаков точек, полученных с лидаров, особое место занимают методы, использующие воксели, благодаря их эффективности и меньшим вычислительным затратам. Тематические исследования говорят о превосходстве данного подхода над другими, однако существующие реализации грубо привязаны к определенной идее, ввиду чего возникают существенные проблемы при попытках исследования различных гипотез и подходов в данном классе алгоритмов. В данной работе предложен модульный, адаптивный и легко воспроизводимый воксельный SLAM-алгоритм для решения данной проблемы. Проведено экспериментальное исследование, показывающее, что применение разработанного решения позволяет в значительной степени улучшить качественные и количественные показатели на популярных тематических наборах данных.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: SLAM algorithms (Simultaneous Localization and Mapping) play a crucial role in autonomous systems, providing simultaneous localization and mapping of the environment. The main tasks of these algorithms (pipelines) are to determine the current location of the system using sensors and to update the map with new landmarks segmented during the workflow. Data for SLAM pipelines can come from stereo cameras, depth cameras, or LiDARs, and planes are often used as landmarks due to their prevalence in hand-made environments. Among the algorithms for extracting planes from point clouds obtained from LiDARs, voxel-based methods hold a special place due to their efficiency and lower computational costs. Thematic researches indicate the superiority of this approach over others, but existing implementations are roughly tied to specific ideas, leading to significant problems when attempting to explore various hypotheses and approaches within this class of algorithms. This paper proposes a modular, adaptive, and easily reproducible voxel-based planar SLAM pipeline to address this issue. An experimental study demonstrates that the application of the developed solution significantly improves both qualitative and quantitative metrics on popular thematic datasets.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: СЛАМ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: плоскость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: лидар
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: воксель
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: алгоритм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метрики
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: датасеты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: SLAM
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: plane
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: LiDAR
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: voxel
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: metrics
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: datasets
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Voxel-based planar SLAM pipeline
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Разработка воксельного SLAM-алгоритма с использованием плоскостей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Mokeev_report_vkr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46392/2/Mokeev_report_vkr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 9,28 MB
resources.filename: reviewSV_Mokeev_otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46392/3/reviewSV_Mokeev_otzyv_naucnogo_rukovoditela_na_VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 101,71 kB
resources.filename: reviewSV_st087738_Mokeev_Pavel_Evgenevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46392/4/reviewSV_st087738_Mokeev_Pavel_Evgenevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,58 kB