基于 GPU 加速高分辨率 3D 体素映射的足式机器人运动实时多平面分割
机器人学
2025-10-03 v1
摘要
本文提出了一种基于 GPU 加速高分辨率 3D 体素映射的足式机器人运动实时多平面分割方法。现有的在线平面映射方法难以平衡精度与计算效率：来自特定传感器的直接深度图像分割存在时间积分不佳的问题，基于高度图的方法无法表示悬垂等复杂 3D 结构，而基于体素的平面分割在实时应用中仍未被探索。为了解决这些局限性，我们开发了一种新框架，将基于顶点的连通分量标记与基于随机样本一致性（RANSAC）的平面检测及凸包相结合，利用 GPU 并行计算从高分辨率 3D 体素图中累积的点云中快速提取平面区域。实验结果表明，所提方法即使在 0.01 m 的分辨率下也能以超过 30 Hz 的更新率实现快速且准确的 3D 多平面分割，使得检测到的平面能够实时用于运动任务。此外，我们通过在仿真环境和物理足式机器人平台上的实验验证了该方法的有效性，证实了在考虑 3D 平面结构时具有稳健的运动性能。
引用
@article{arxiv.2510.01592,
title = {Real-time Multi-Plane Segmentation Based on GPU Accelerated High-Resolution 3D Voxel Mapping for Legged Robot Locomotion},
author = {Shun Niijima and Ryoichi Tsuzaki and Noriaki Takasugi and Masaya Kinoshita},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.01592},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 12 figures, This work has been submitted to the IEEE for possible publication. Copyright may be transfered without notice, after which this version may no longer be accessible