Efficient and Distributed Large-Scale 3D Map Registration using Tomographic Features

要約

堅牢でリソース効率が高く、分散型で最小限にパラメータ化された 3D マップ マッチングおよびマージ アルゴリズムが提案されています。
提案されたアルゴリズムは、重力に合わせたローカル マップの水平断面の 2D 投影からの断層撮影特徴を利用し、考えられるすべての高低差でこれらの投影スライスを照合し、効率的かつ並列化可能な方法で 4 自由度の推定を可能にします。
提唱されたアルゴリズムは、最先端の特徴抽出および登録パイプラインのメモリ使用量と実行時間を一桁改善します。
この 3D マップ結合スキームの効率を調査するために、実験研究が提供されています。

要約(オリジナル)

A robust, resource-efficient, distributed, and minimally parameterized 3D map matching and merging algorithm is proposed. The suggested algorithm utilizes tomographic features from 2D projections of horizontal cross-sections of gravity-aligned local maps, and matches these projection slices at all possible height differences, enabling the estimation of four degrees of freedom in an efficient and parallelizable manner. The advocated algorithm improves state-of-the-art feature extraction and registration pipelines by an order of magnitude in memory use and execution time. Experimental studies are offered to investigate the efficiency of this 3D map merging scheme.

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