RH-Map: Online Map Construction Framework of Dynamic Objects Removal Based on Region-wise Hash Map Structure

要約

屋外環境で移動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、ロボットが正確な位置特定と効果的なナビゲーションを達成することを妨げるという問題に頻繁に遭遇します。
この問題に取り組むために、3D地域別ハッシュマップ構造(RH-Map)に基づく新しい地図構築フレームワークが提案され、フロントエンドスキャンフレッシュモジュールとバックエンド除去モジュールで構成され、リアルタイムの地図構築とオンラインを実現します。
動的オブジェクト削除 (DOR)。
まず、効果的なオンライン DOR のために、マップ管理の 2 層 3D 地域別ハッシュ マップ構造を提案します。
次に、スキャンフレッシュでは、地表情報を推定して保存するために地域ごとの地表推定（R-GPE）が採用され、動的領域を識別して削除するためにスキャンツーマップ除去（S2M-R）が提案されています。
さらに、キーフレームを維持する軽量のバックエンド削除モジュールがさらなる DOR のために提案されています。
SemanticKITTI で実験的に検証されたように、私たちが提案するフレームワークは、最先端の方法と比較して、マップ構築のオンライン DOR で有望なパフォーマンスをもたらします。
また、提案されたフレームワークを現実の環境で検証します。

要約(オリジナル)

Mobile robots navigating in outdoor environments frequently encounter the issue of undesired traces left by dynamic objects and manifested as obstacles on map, impeding robots from achieving accurate localization and effective navigation. To tackle the problem, a novel map construction framework based on 3D region-wise hash map structure (RH-Map) is proposed, consisting of front-end scan fresher and back-end removal modules, which realizes real-time map construction and online dynamic object removal (DOR). First, a two-layer 3D region-wise hash map structure of map management is proposed for effective online DOR. Then, in scan fresher, region-wise ground plane estimation (R-GPE) is adopted for estimating and preserving ground information and Scan-to-Map Removal (S2M-R) is proposed to discriminate and remove dynamic regions. Moreover, the lightweight back-end removal module maintaining keyframes is proposed for further DOR. As experimentally verified on SemanticKITTI, our proposed framework yields promising performance on online DOR of map construction compared with the state-of-the-art methods. And we also validate the proposed framework in real-world environments.

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