一种利用自由空间布局对不同模态地图进行分割的方法——MAORIS：涟漪图分割
机器人学
2021-05-31 v2
摘要
如何将平面图或导航地图分割成语义表示（如房间和走廊），是人机交互、场所分类或语义建图等领域的一个重要研究问题。虽然大多数工作侧重于分割机器人构建的地图，但这些并非机器人或其用户可使用的唯一地图类型。我们提出了一种对不同模态地图进行分割的方法，重点关注机器人构建的地图和手绘草图，并在两种类型上均展示了优于现有技术的结果。我们的方法通过对地图的距离图像与圆形核进行卷积，并对相同值的像素进行分组来分割地图。分割通过检测像素值快速变化的涟漪状图案，并合并具有相似值的相邻区域来完成。我们识别出近期工作中使用的分割评估指标存在缺陷，并提出了一种基于马修斯相关系数（MCC）的指标。我们将结果与公开数据集的地图真值分割进行比较，在该数据集上我们获得了比现有技术更好的MCC，为0.98，而近期基于Voronoi的分割方法为0.65，DuDe分割方法为0.70。我们还提供了一个室内环境草图数据集，包含两组可能的真值分割，在该数据集上我们的方法获得了0.56的MCC，而基于Voronoi的分割方法为0.28，DuDe为0.30。
引用
@article{arxiv.1709.09899,
title = {A method to segment maps from different modalities using free space layout -- MAORIS : MAp Of RIpples Segmentation},
author = {Malcolm Mielle and Martin Magnusson and Achim J. Lilienthal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.09899},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 11 figures