Communication-aware Hierarchical Map Compression of Time-Varying Environments for Mobile Robots

要約

この論文では、動的確率的占有グリッドの時間シーケンス圧縮のための体系的なフレームワークを開発します。
私たちのアプローチは、信号圧縮理論からのアイデアを活用して、圧縮マップ（歪み）の品質とその記述サイズのバランスをとる多解像度の階層エンコーダーを検索する最適化問題を策定します。
結果として得られる最適化の問題により、利用可能な通信またはメモリリソースを満たし、占有マップのダイナミクスの知識を必要としないマルチ解像度マップ圧縮を取得することができます。
問題を解決するためのアルゴリズムを開発し、スタティック（つまり、非時間変動）と動的（時間変化）占有マップの両方でシミュレーションで提案されたフレームワークの有用性を実証します。

要約(オリジナル)

In this paper, we develop a systematic framework for the time-sequential compression of dynamic probabilistic occupancy grids. Our approach leverages ideas from signal compression theory to formulate an optimization problem that searches for a multi-resolution hierarchical encoder that balances the quality of the compressed map (distortion) with its description size, the latter of which relates to the bandwidth required to reliably transmit the map to other agents or to store map estimates in on-board memory. The resulting optimization problem allows for multi-resolution map compressions to be obtained that satisfy available communication or memory resources, and does not require knowledge of the occupancy map dynamics. We develop an algorithm to solve our problem, and demonstrate the utility of the proposed framework in simulation on both static (i.e., non-time varying) and dynamic (time-varying) occupancy maps.

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