Hypermap 映射框架及其在自主语义探索中的应用
机器人学
2021-03-30 v2
摘要
现代智能自主机器人应用通常要求机器人拥有比传统占据栅格地图所提供的更多的环境信息。例如，一个被指派执行自主语义探索任务的机器人，必须在自主导航的同时标记其所穿越环境中的物体。为解决这一任务，机器人至少需要维护一张用于导航的环境占据地图、一张记录哪些区域已被访问过的探索地图，以及一张记录环境中物体位置和标签的语义地图。随着所需地图数量的增长，应用程序必须了解并处理不同的地图表示，这可能成为一种负担。我们提出了 Hypermap 框架，它可以管理多种不同类型的地图。在这项工作中，我们探索了该框架处理占据栅格图层和语义多边形图层的能力，但该框架未来可以扩展新的图层类型。此外，我们提出了一种从 RGB-D 图像自动生成语义图层的算法。我们以面向语义建图的自主探索为例，展示了该框架的实用性。
引用
@article{arxiv.1909.09526,
title = {Hypermap Mapping Framework and its Application to Autonomous Semantic Exploration},
author = {Tobias Zaenker and Francesco Verdoja and Ville Kyrki},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.09526},
year = {2021}
}
备注
In 2020 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration (MFI)