i-Octree: A Fast, Lightweight, and Dynamic Octree for Proximity Search

要約

最近傍検索を通じて、新しく取得したポイントと過去に蓄積されたデータ (つまり、マップ) の間の対応関係を確立することは、多くのロボット アプリケーションにおいて重要です。
ただし、静的ツリー データ構造は、大規模で動的に成長するマップをリアルタイムで処理するには不十分です。
この問題に対処するために、高速最近傍検索と、ポイントの挿入、削除、オンツリー ダウンサンプリングなどのリアルタイムの動的更新の両方をサポートする動的オクツリー データ構造である i-Octree を紹介します。
i-Octree はリーフベースのオクツリーに基づいて構築されており、2 つの重要な機能を備えています。1 つはメモリ使用量を最小限に抑えながらポイントへの高速アクセスを可能にするローカルの空間的に連続した保存戦略、もう 1 つは既存のものと比較して計算時間を大幅に短縮するローカルのオンツリー更新です。
静的または動的ツリー構造。
実験では、i-Octree が現実世界のオープン データセットで実行時間を平均 19% 削減することで、現代の最先端のアプローチよりも優れたパフォーマンスを発揮することが示されました。

要約(オリジナル)

Establishing the correspondences between newly acquired points and historically accumulated data (i.e., map) through nearest neighbors search is crucial in numerous robotic applications. However, static tree data structures are inadequate to handle large and dynamically growing maps in real-time. To address this issue, we present the i-Octree, a dynamic octree data structure that supports both fast nearest neighbor search and real-time dynamic updates, such as point insertion, deletion, and on-tree down-sampling. The i-Octree is built upon a leaf-based octree and has two key features: a local spatially continuous storing strategy that allows for fast access to points while minimizing memory usage, and local on-tree updates that significantly reduce computation time compared to existing static or dynamic tree structures. The experiments show that i-Octree outperforms contemporary state-of-the-art approaches by achieving, on average, a 19% reduction in runtime on realworld open datasets.

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