基于频率的鲁棒结构提取
机器人学
2021-05-31 v2 泛函分析
摘要
最先进的建图算法可以生成高质量地图。然而，它们仍然容易受到杂乱和异常值的影响，这会影响地图质量，进而阻碍机器人的性能以及进一步对地图进行语义理解的处理。本文提出ROSE，一种用于机器人地图中建筑级结构检测的方法。ROSE利用了室内环境通常包含墙壁和沿有限方向集的直线元素这一事实。因此，度量地图通常具有一组主导方向。ROSE提取这些方向，并通过在频域中过滤地图（这种方法在建图应用中未得到充分利用）来将地图分割为结构和杂乱。通过这种方式去除杂乱，使得墙壁检测（例如使用霍夫变换）更加鲁棒。我们的实验表明：（1）应用ROSE进行去杂乱可以显著改善杂乱环境中的结构特征检索（例如墙壁）；（2）即使存在大量噪声，ROSE也能成功区分地图中的杂乱和结构；（3）ROSE可以数值评估地图中的结构量。
引用
@article{arxiv.2004.08794,
title = {Robust Frequency-Based Structure Extraction},
author = {Tomasz Piotr Kucner and Matteo Luperto and Stephanie Lowry and Martin Magnusson and Achim J. Lilienthal},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.08794},
year = {2021}
}
备注
for test implementation check: https://github.com/tkucner/rose