SJTU-ViSYS/Ground-Fusion

何を解決するか

Ground-Fusionは、低コストセンサーを使用した地上車両の信頼性の高い位置推定とマッピングの課題に対処します。特に「極端な状況（corner cases）」に注目しており、視覚的課題（照明不良やテクスチャのない領域）、ホイールオドメトリのスリップ、GNSS信号の喪失／干渉など、個々のセンサーが故障または性能が低下する状況を想定しています。こうした状況は、通常のSLAMシステムを失敗に導くことがよくあります。

動作方法

このシステムは、4つの異なるセンサー源（RGB-D画像、慣性測定（IMU）、ホイールオドメトリ、GNSS信号）のデータを緊密に統合するために要因グラフを使用します。耐障害性を維持するために、以下の3つの主要な戦略を採用しています：

1. 適応的初期化：静止状態、視覚、動的の3つの異なる初期化方法を用いて、車両の初期状態に関係なくシステムが正しく起動できるようにします。
2. 異常検出：特定のセンサーが劣化または誤ったデータを提供している場合を検出し、その異常を処理して位置推定の精度を損なわないようにします。
3. 高密度マッピング：環境のリアルタイムな高密度カラー地図を提供します。

対象ユーザー

このプロジェクトは、高価なLiDARセンサーに頼らず、多様な屋内・屋外環境で正確かつリアルタイムの位置推定とマッピングを必要とするロボット研究者および開発者向けに設計されています。

主な特徴

• LiDAR不要のSLAM：高価なLiDARハードウェアを必要とせずに、最先端の性能を達成します。
• マルチセンサー融合：RGB-D、IMU、ホイールオドメトリ、GNSSを緊密に統合します。
• 極端な状況への耐性：センサーの性能低下や異常を特に設計で対処します。
• 包括的なベンチマーク：検証用にオープンソースのデータセット（M2DGR、M2DGR-plus、Ground-Challenge）を併記しています。