计算受限与低带宽的分布式三维图SLAM
计算机视觉与模式识别
2023-11-28 v1
摘要
本文描述了一种用于分布式三维SLAM地图构建的新方法。本文的关键贡献是创建了一种响应机器人平台带宽与计算需求的分布式图SLAM地图构建架构。通过集成一种将三维点云近似为使用局部平面片表示的平面云的三维点云到平面云压缩算法来实现响应性。计算受限平台可限制压缩算法的计算时长，低带宽平台可限制压缩结果的大小。该方法的主干是一种超快自适应三维压缩算法，其将成片的三维平面表面数据转换为带有图像纹理属性的平面片。我们的方法使用领先的三维建图算法DVO SLAM，并通过将地图集成任务与本地制导、导航与控制任务在计算上隔离，并加入网络协议以共享压缩平面云来扩展它。这些贡献的共同作用使得具备三维感知能力的智能体能够依据其机载计算资源与通信信道容量计算并传达压缩地图信息。这将SLAM建图开放给可能因计算和内存限制而无法使用其他SLAM解决方案的新型机器人平台。
引用
@article{arxiv.2005.10222,
title = {Compute-Bound and Low-Bandwidth Distributed 3D Graph-SLAM},
author = {Jincheng Zhang and Andrew R. Willis and Jamie Godwin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.10222},
year = {2023}
}