要約
屋外環境で動作する移動ロボットは、動的物体によって残された望ましくない痕跡が地図上に障害物として現れ、正確な位置特定とナビゲーション性能を達成するロボットの能力を妨げるという問題に頻繁に遭遇します。
この問題に対処するために、RH-Map と呼ばれる新しいオンライン地図構築フレームワークを紹介します。
私たちのフレームワークは、動的オブジェクトをリアルタイムで効率的に削除するために、新しく提案された 3D 領域ごとのハッシュ マップ データ構造を活用しています。
これは、リアルタイムの動的オブジェクト削除フロントエンド モジュール S2M-R と、さらなる削除のための軽量バックエンド モジュールで構成されています。
私たちは SemanticKITTI データセットに対して広範な実験を実施しました。その結果、私たちが提案した方法が最先端のアプローチと比較して良好に機能することが実証され、提案されたフレームワークが現実世界の環境でさらに検証されました。
ソース コードがリリースされ、コミュニティで利用できるようになります。
要約(オリジナル)
Mobile robots operating in outdoor environments frequently encounter the issue of undesired traces left by dynamic objects and manifested as obstacles on the map, impeding the robot’s ability to achieve accurate localization and navigation performance. To address this problem, we present a novel online map construction framework called RH-Map. Our framework leverages a newly proposed 3D region-wise hash map data structure for efficiently removing dynamic objects in real-time. It comprises a real-time dynamic object removal front-end module S2M-R and a lightweight back-end module for further removal. We conducted extensive experiments on the SemanticKITTI dataset, and the results demonstrate that our proposed method performs favorably compared to state-of-the-art approaches, and we further validated the proposed framework in real-world environment. The source code is released and available for the community.
arxiv情報
| 著者 | Zihong Yan,Xiaoyi Wu,Zhuozhu Jian,Bin Lan Xueqian Wang,Bin Liang |
| 発行日 | 2023-07-02 15:50:36+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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