Topological Map
- 又稱: topological graph, topometric map, place graph
- 類別: State estimation & navigation › Navigation
- 標籤: navigation, mapping, graph-search, visual-navigation, mobile-robots
一種地圖，把環境表示為由可通行連結相連的不同地點所構成的圖，而不是精確的幾何，讓機器人能規劃這些地點之間的路線。
定義
拓樸地圖（Topological maps）把環境表示為一張圖。節點代表不同的地點，例如房間、門口、路口或記住的視點；邊則記錄機器人可以在兩個地點之間直接通行。與佔據格網等度量地圖不同，拓樸地圖不需要全域一致的座標；它記錄的是地點之間如何相連，而不是它們確切的位置。
這與人們常見的路線描述方式相仿：沿著走廊走，在廚房轉彎，實驗室是第二扇門。Benjamin Kuipers 的空間語意階層（Spatial Semantic Hierarchy）是一個知名的框架，本著這種精神把控制、因果、拓樸與度量知識分層組織。許多實用系統使用拓樸-度量混合地圖，以圖進行長距離規劃，並以局部度量地圖在每個節點內進行精確移動。
以拓樸地圖導航分為兩個層次。圖搜尋，例如 Dijkstra 演算法或 A*，會找出從目前地點到目標的一連串節點。接著由局部控制器把機器人從一個節點移動到下一個節點，通常會從感測器資料辨認出目標地點。在以學習為基礎的視覺導航中，節點經常儲存攝影機影像，由學習而得的策略朝下一個節點的影像前進。
拓樸地圖能良好地擴展到大型空間，並能容忍里程計的漂移，因為誤差不會在一個全域座標系中累積。它們的弱點是感知混淆（兩個不同的地點看起來很像），以及缺漏的邊（某條可通行的連接從未被觀測到）。迴圈閉合，也就是辨認出機器人回到了已知的地點，能讓圖保持一致。
為何重要
拓樸地圖讓機器人能以精簡的記憶體、在沒有完美全域定位的情況下，於大型環境中導航。它們很自然地適合學習式視覺導航：在這種導航中，機器人依地點的外觀，而不是它們在座標系中的位置來記住地點。
主要應用
- 以影像為基礎的地點記憶進行室內外長距離導航
- 在大型建築或園區中規劃路線
- 探索，把新發現的地點加入為節點
- 結合圖上路線與局部度量控制的階層式規劃
實際應用
部署視覺導航機器人的團隊，可能會先駕駛它走遍一棟建築，每隔一段時間保存一張攝影機影像作為圖的節點，把相鄰的影像連接起來，並在學習而得的模型預測兩張影像可以互相到達之處加入額外的邊。執行時，機器人把自己定位到最近的節點，在圖中搜尋前往目標影像的路線，並以學習而得的策略依序朝每一個後續節點的影像前進，一邊行進一邊重新定位。
常見誤解
- 拓樸地圖完全不含幾何資訊 — 許多拓樸地圖會在節點上儲存相對姿態或局部度量地圖；它們捨棄的是單一的全域座標系
- 拓樸地圖與度量地圖互斥 — 拓樸-度量混合地圖在實務上很常見
- 拓樸地圖只是一串航點 — 它是一張圖，因此支援替代路線，並能在某條邊被阻擋時重新規劃
誰需要了解
- 移動機器人導航工程師
- 研究學習式視覺導航的研究人員
- SLAM 與建圖工程師
相關技術
- SLAM
- 佔據格網（Occupancy Grid）
- 圖搜尋（Graph Search，A*、Dijkstra）
- 視覺地點辨識（Visual Place Recognition）
- 迴圈閉合（Loop Closure）
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