表面边缘探索器（SEE）：直接从 3D 观测规划次优视角
机器人学
2018-11-16 v1
摘要
测绘 3D 场景是机器人学中的常见任务。系统可通过迭代获取测量值自主完成该任务。这种为改进场景模型而规划观测的过程称为次优视角（NBV）规划。NBV 规划方法常使用体素（如 voxel grids）或表面（如三角网格）表示。体素方法在不同场景间泛化良好，因其不依赖表面几何，但无法扩展到大型场景的高分辨率模型。表面表示能以任意尺度获得高分辨率模型，但常需调节不直观的参数或多阶段测绘。本文提出一种基于密度表示的、与场景模型无关的 NBV 规划方法。表面边缘探索器（SEE）利用当前测量的密度来检测并探索已观测表面边界。实验表明，在移动等效距离下，该方法比所评估的先进体素方法以更短计算时间提供了更好的表面覆盖。
引用
@article{arxiv.1802.08617,
title = {Surface Edge Explorer (SEE): Planning Next Best Views Directly from 3D Observations},
author = {Rowan Border and Jonathan D. Gammell and Paul Newman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.08617},
year = {2018}
}