RTAB-Map: Open-Source Lidar and Visual SLAM Library for Large-Scale Online Operation

Core Concepts

RTAB-Mapは、大規模なオンライン運用のためのオープンソースLidarおよびVisual SLAMライブラリです。

Abstract

RTAB-Mapは2013年からオープンソースとして配布されており、外観ベースのループクロージャー検出アプローチを開始しました。さまざまなロボットやモバイルプラットフォームで同時位置推定とマッピング（SLAM）を実装することができるように成長しました。RTAB-Mapは、ビジュアルとLidarの両方をサポートするように拡張され、異なるロボットやセンサー向けにさまざまな3Dおよび2Dソリューションを実装および比較できるツールを提供します。この論文では、実際の自律航行アプリケーションにおけるビジュアルとLidar SLAM構成の強みと制限を実践的な視点から明らかにします。

Stats

RTAB-Mapは2013年以来オープンソースライブラリとして配布されている。
RTAB-Mapは外観ベースのループクロージャー検出アプローチを開始しました。
RTAB-MapはSimultaneous Localization and Mapping（SLAM）をさまざまなロボットやモバイルプラットフォームで実装するために成長しました。

Quotes

"RTAB-Mapは大規模かつ長期間のオンライン運用に対応したメモリ管理アプローチを持っています。"
"RTAB-MapはビジュアルとLidarの両方をサポートするように拡張され、異なるセンサー構成を比較できます。"
"RTAB-Mapは外部オドメトリが使用されている場合でも動作し、特定のアプリケーションやロボットに適したものが使用されます。"

Key Insights Distilled From

RTAB-Map as an Open-Source Lidar and Visual SLAM Library for Large-Scale and Long-Term Online Operation

by Math... at arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06341.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてRTAB-Mapが他のSLAMアプローチと比較されていますか？

RTAB-Mapは、視覚的SLAMやLiDARベースのSLAMなど、さまざまなセンサー構成をサポートし、実際のロボットで比較評価を行うための柔軟性を提供しています。従来のSLAM手法では難しかった異なるセンサーやオドメトリ入力間での同期も可能です。また、RTAB-Mapはループクロージャー検出やメモリ管理に特化したアプローチであり、他の一般的なSLAM手法と比較することで、それぞれの強みや限界を定量的・質的に明らかにすることが可能です。

どうすればRTAB-Mapが大規模環境でメモリ管理を行っているか？

RTAB-MapではShort-Term Memory（STM）およびLong-Term Memory（LTM）という2つのメモリ領域を使用しており、これらを適切に制御することで長期間および大規模環境下でも効果的なオンラインSLAM操作が可能です。新しいノードが作成される際に重要度ウェイト付けされ、古い情報はLTMに移動させられます。また、「Rtabmap/TimeThr」や「Rtabmap/MemoryThr」といったパラメータ設定により処理時間やメモリ使用量を制御し、グラフサイズが一定以上になった場合は最も重要度低い情報から削除されます。

この技術が将来的にどのような分野で応用される可能性がありますか？

RTAB-Mapは自律ナビゲーションアプリケーション向けに広範囲な3Dおよび2Dソリューションを提供し、多種多様なセンサー構成やロボットプラットフォーム上で利用可能です。将来的には産業用ロボティクスや自動運転システム開発分野で活用される可能性があります。例えば工場内物流システムや農業用無人航空機（ドローン）、建設現場監視等幅広い領域で応用展開される見込みです。