Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Detection and Tracking of General Movable Objects in Large 3D Maps
KTH, School of Computer Science and Communication (CSC), Robotics, perception and learning, RPL.ORCID iD: 0000-0003-1189-6634
(English)Manuscript (preprint) (Other academic)
Abstract [en]

This paper studies the problem of detection and tracking of general objects with long-term dynamics, observed by a mobile robot moving in a large environment. A key problem is that due to the environment scale, it can only observe a subset of the objects at any given time. Since some time passes between observations of objects in different places, the objects might be moved when the robot is not there. We propose a model for this movement in which the objects typically only move locally, but with some small probability they jump longer distances, through what we call global motion. For filtering, we decompose the posterior over local and global movements into two linked processes. The posterior over the global movements and measurement associations is sampled, while we track the local movement analytically using Kalman filters. This novel filter is evaluated on point cloud data gathered autonomously by a mobile robot over an extended period of time. We show that tracking jumping objects is feasible, and that the proposed probabilistic treatment outperforms previous methods when applied to real world data. The key to efficient probabilistic tracking in this scenario is focused sampling of the object posteriors.

Keywords [en]
mobile robot, multi-target tracking, movable objects, mapping
National Category
Robotics
Research subject
Computer Science
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-219817OAI: oai:DiVA.org:kth-219817DiVA, id: diva2:1165403
Note

Submitted to IEEE Transactions on Robotics

QC 20171215

Available from: 2017-12-13 Created: 2017-12-13 Last updated: 2017-12-15Bibliographically approved
In thesis
1. Object Instance Detection and Dynamics Modeling in a Long-Term Mobile Robot Context
Open this publication in new window or tab >>Object Instance Detection and Dynamics Modeling in a Long-Term Mobile Robot Context
2017 (English)Doctoral thesis, comprehensive summary (Other academic)
Abstract [en]

In the last years, simple service robots such as autonomous vacuum cleaners and lawn mowers have become commercially available and increasingly common. The next generation of service robots should perform more advanced tasks, such as to clean up objects. Robots then need to learn to robustly navigate, and manipulate, cluttered environments, such as an untidy living room. In this thesis, we focus on representations for tasks such as general cleaning and fetching of objects. We discuss requirements for these specific tasks, and argue that solving them would be generally useful, because of their object-centric nature. We rely on two fundamental insights in our approach to understand environments on a fine-grained level. First, many of today's robot map representations are limited to the spatial domain, and ignore that there is a time axis that constrains how much an environment may change during a given period. We argue that it is of critical importance to also consider the temporal domain. By studying the motion of individual objects, we can enable tasks such as general cleaning and object fetching. The second insight comes from that mobile robots are becoming more robust. They can therefore collect large amounts of data from those environments. With more data, unsupervised learning of models becomes feasible, allowing the robot to adapt to changes in the environment, and to scenarios that the designer could not foresee. We view these capabilities as vital for robots to become truly autonomous. The combination of unsupervised learning and dynamics modelling creates an interesting symbiosis: the dynamics vary between different environments and between the objects in one environment, and learning can capture these variations. A major difficulty when modeling environment dynamics is that the whole environment can not be observed at one time, since the robot is moving between different places. We demonstrate how this can be dealt with in a principled manner, by modeling several modes of object movement. We also demonstrate methods for detection and learning of objects and structures in the static parts of the maps. Using the complete system, we can represent and learn many aspects of the full environment. In real-world experiments, we demonstrate that our system can keep track of varied objects in large and highly dynamic environments.​

Abstract [sv]

Under de senaste åren har enklare service-robotar, såsom autonoma dammsugare och gräsklippare, börjat säljas, och blivit alltmer vanliga. Nästa generations service-robotar förväntas utföra mer komplexa uppgifter, till exempel att städa upp utspridda föremål i ett vardagsrum. För att uppnå detta måste robotarna kunna navigera i ostrukturerade miljöer, och förstå hur de kan bringas i ordning. I denna avhandling undersöker vi abstrakta representationer som kan förverkliga generalla städrobotar, samt robotar som kan hämta föremål. Vi diskuterar vad dessa specifika tillämpningar kräver i form av representationer, och argumenterar för att en lösning på dessa problem vore mer generellt applicerbar på grund av uppgifternas föremåls-centrerade natur. Vi närmar oss uppgiften genom två viktiga insikter. Till att börja medär många av dagens robot-representationer begränsade till rumsdomänen. De utelämnar alltså att modellera den variation som sker över tiden, och utnyttjar därför inte att rörelsen som kan ske under en given tidsperiod är begränsad. Vi argumenterar för att det är kritiskt att också inkorperara miljöns rörelse i robotens modell. Genom att modellera omgivningen på en föremåls-nivå möjliggörs tillämpningar som städning och hämtning av rörliga objekt. Den andra insikten kommer från att mobila robotar nu börjar bli så robusta att de kan patrullera i en och samma omgivning under flera månader. Dekan därför samla in stora mängder data från enskilda omgivningar. Med dessa stora datamängder börjar det bli möjligt att tillämpa så kallade "unsupervised learning"-metoder för att lära sig modeller av enskilda miljöer utan mänsklig inblandning. Detta tillåter robotarna att anpassa sig till förändringar i omgivningen, samt att lära sig koncept som kan vara svåra att förutse på förhand. Vi ser detta som en grundläggande förmåga hos en helt autonom robot. Kombinationen av unsupervised learning och modellering av omgivningens dynamik är intressant. Eftersom dynamiken varierar mellan olika omgivningar,och mellan olika objekt, kan learning hjälpa oss att fånga dessa variationer,och skapa mer precisa dynamik-modeller. Något som försvårar modelleringen av omgivningens dynamik är att roboten inte kan observera hela omgivningen på samma gång. Detta betyder att saker kan flyttas långa sträckor mellan två observationer. Vi visar hur man kan adressera detta i modellen genom att inlemma flera olika sätt som ett föremål kan flyttas på. Det resulterande systemet är helt probabilistiskt, och kan hålla reda på samtliga föremål i robotens omgivning. Vi demonstrerar även metoder för att upptäcka och lära sig föremål i den statiska delen av omgivningen. Med det kombinerade systemet kan vi således representera och lära oss många aspekter av robotens omgivning. Genom experiment i mänskliga miljöer visar vi att systemet kan hålla reda på olika sorters föremål i stora, och dynamiska, miljöer.

Place, publisher, year, edition, pages
Stockholm: KTH Royal Institute of Technology, 2017. p. 58
Series
TRITA-CSC-A, ISSN 1653-5723 ; 2017:27
Keywords
robotics, long-term, mapping, tracking, unsupervised learning, estimation, object modeling
National Category
Robotics
Research subject
Computer Science
Identifiers
urn:nbn:se:kth:diva-219813 (URN)978-91-7729-638-6 (ISBN)
Public defence
2018-01-19, F3, Lindstedtsvägen 26, KTH Campus, Stockholm, 14:00 (English)
Opponent
Supervisors
Note

QC 20171213

Available from: 2017-12-13 Created: 2017-12-13 Last updated: 2017-12-14Bibliographically approved

Open Access in DiVA

No full text in DiVA

Search in DiVA

By author/editor
Bore, Nils
By organisation
Robotics, perception and learning, RPL
Robotics

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 20 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf