Procedural generation of realistic building layouts from graphs

In the field of autonomous mobile robotics, testing platforms and algorithms in real settings can be difficult for various reasons. A common solution is to utilize simulations, which allow complete control over the entire setting of the experiments. However, the results are truthful and can be generalized only if realistic environments are used. Since retrieving real world building floor plans is not an easy task, and in some applications a large number of environments is needed, an alternative is to generate layouts in a procedural way. However, while multiple layout generation techniques have been proposed, none of them focuses on recreating the features of real building layouts while also being able to scale well to medium and large environments. The goal of this thesis is to procedurally generate realistic building layouts, which can be used as simulation environments to obtain performance similar to those obtained in the original layouts. To do so, we impose that the generated layouts share the same topology of the rooms of real world building layouts. We formulate the layout generation as a MIQP problem optimization, which minimizes the the deviation of the sizes of the rooms from their values in the original layout, while enforcing as hard constraints the same topology of the rooms as the original layout. We then show how the proposed method is able to generate multiple large-scale realistic buildings. To evaluate the building layouts we generate, we compare the performance obtained by two experiments with simulated robots. The first is based on the length of the paths planned between some rooms, while the second considers the time and the length of the path traveled by the robot to complete the exploration of the environment. Both experiments confirm that it is possible to obtain, on average, very similar performance across the original layouts and the generated ones. However, we found some issues with exploration performance when the original layout contains a large number of non-rectangular rooms, since they are individually more difficult to explore and we can't recreate them because our method handles only rectangular rooms.

Nel campo della robotica mobile autonoma, testare piattaforme e algoritmi in scenari reali può essere difficile per varie ragioni. Una soluzione comune è quella di utilizzare simulazioni, le quali permettono un completo controllo dello scenario sperimentato. Tuttavia, i risultati ottenuti sono solidi e generalizzabili soltanto se ottenuti simulando ambienti realistici. Dato che ottenere planimetrie di edifici reali non è semplice, e in alcune applicazioni è necessario un elevato numero di ambienti, un'alternativa è quella di generare edifici in modo procedurale. Tuttavia, nonostante siano state proposte tante tecniche di generazione di edifici, nessuna è focalizzata sul ricreare le caratteristiche di veri edifici e allo stesso tempo scalare su ambienti di medie e grandi dimensioni. L'obiettivo di questa tesi è di generare proceduralmente edifici realistici, che possono essere usati come ambienti simulati per ottenere prestazioni simili a quelle ottenute in ambienti reali. Per farlo, imponiamo che gli edifici generati abbiano la topologia (cioè lo stesso grafo rappresentante i collegamenti tra le stanze) di veri edifici. Formuliamo il problema di generazione dell'edificio come un problema di ottimizzazione MIQP, che minimizza gli scostamenti delle dimensioni delle stanze dai loro valori originali nell'edificio in ingresso, e al contempo impone come vincoli rigidi il rispetto della topologia delle stanze. Per valutare gli edifici che generiamo, confrontiamo le prestazioni ottenute in due esperimenti con robot simulati. Il primo si basa sulla lunghezza dei percorsi pianificati tra alcune stanze, mentre il secondo considera il tempo e la distanza percorsa richiesti dal robot per completare l'esplorazione dell'ambiente. Entrambi gli esperimenti confermano che è possibile ottentere, in media, prestazioni molto simili tra gli edifici originali e quelli generati. Tuttavia, abbiamo riscontrato alcuni problemi nelle prestazioni di esplorazione quando l'edificio originale contiene un numero elevato di stanze non rettangolari, visto che sono individualmente più difficili da esplorare e non possono essere ricreate con il nostro metodo, che gestisce solo stanze rettangolari.