Real-Time Line-Based Room Segmentation and Continuous Euclidean Distance Fields

要約

グリッド マップなどの従来の離散的なマップ表現とは対照的に、連続的なマップ表現が研究コミュニティで注目を集めています。
しかし、現在のアプローチは依然として高い計算コストに悩まされており、精度を犠牲にすることなく大規模な環境で使用することはできません。
この論文では、ガウス過程ベースのユークリッド距離場 (GP-EDF) に基づいて構築されたスケーラブルな方法を提案します。
屋内環境、つまり壁や部屋に固有の構造を活用することで、リアルタイムで更新して使用できるほど高速な正確な連続マップ表現を実現します。
これは、新しいラインベースの部屋セグメンテーション アルゴリズムのおかげで可能になり、部屋ごとに小さなローカル GP-EDF の作成が可能になり、その結果、形状事前分布としてライン セグメントも使用されるため、より少ないデータ ポイントでマップをより効率的に表現できます。
この手法をシミュレーション実験で評価し、コードをオープンソースとして公開します。

要約(オリジナル)

Continuous maps representations, as opposed to traditional discrete ones such as grid maps, have been gaining traction in the research community. However, current approaches still suffer from high computation costs, making them unable to be used in large environments without sacrificing precision. In this paper, a scalable method building upon Gaussian Process-based Euclidean Distance Fields (GP-EDFs) is proposed. By leveraging structure inherent to indoor environments, namely walls and rooms, we achieve an accurate continuous map representation that is fast enough to be updated and used in real-time. This is possible thanks to a novel line-based room segmentation algorithm, enabling the creation of smaller local GP-EDFs for each room, which in turn also use line segments as its shape priors, thus representing the map more efficiently with fewer data points. We evaluate this method in simulation experiments, and make the code available open-source.

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