2D Floor Plan Segmentation Based on Down-sampling

要約

近年、フロア プランのセグメンテーションは、フロア プランの再構築とロボット工学における幅広いアプリケーションにより、大きな注目を集めています。
この論文では、ダウンサンプリング アプローチに基づく新しい 2D フロア プラン セグメンテーション手法を提案します。
私たちの方法は、フロアプランで継続的なダウンサンプリングを使用して、構造情報を維持しながら複雑さを軽減します。
未知の環境で掃除機ロボットによって生成された雑然としたフロアプランとフロアプランのベンチマークの両方から得られた結果を提示することにより、アプローチの有効性を示します。
私たちの技術は、フロアプランのセグメンテーションの計算と実装の複雑さを大幅に軽減し、実際のアプリケーションにより適したものにします。
さらに、セグメンテーション結果を評価するための適切なメトリックについて説明します。
全体として、私たちのアプローチは、雑然とした環境での 2D フロア プランのセグメンテーションに有望な結果をもたらします。

要約(オリジナル)

In recent years, floor plan segmentation has gained significant attention due to its wide range of applications in floor plan reconstruction and robotics. In this paper, we propose a novel 2D floor plan segmentation technique based on a down-sampling approach. Our method employs continuous down-sampling on a floor plan to maintain its structural information while reducing its complexity. We demonstrate the effectiveness of our approach by presenting results obtained from both cluttered floor plans generated by a vacuum cleaning robot in unknown environments and a benchmark of floor plans. Our technique considerably reduces the computational and implementation complexity of floor plan segmentation, making it more suitable for real-world applications. Additionally, we discuss the appropriate metric for evaluating segmentation results. Overall, our approach yields promising results for 2D floor plan segmentation in cluttered environments.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google