外部深度与机载接近数据的体素数据融合以减少遮挡空间
机器人学
2021-10-25 v1
摘要
在这项工作中，我们提出了一种将外部深度与机载接近数据进行概率融合的方法，以构建机器人环境的体素三维地图。我们扩展了 Octomap 框架，以根据每个传感器的最佳工作范围来更新机器人周围区域的表示。从外部视角被遮挡的区域由机载传感器感知，从而构建出机器人邻近空间更全面的地图。我们的仿真结果表明，通过融合外部深度与机载接近数据，可以生成遮挡更少、更准确的地图。
引用
@article{arxiv.2110.11512,
title = {Volumetric Data Fusion of External Depth and Onboard Proximity Data For Occluded Space Reduction},
author = {Matthew Strong and Caleb Escobedo and Alessandro Roncone},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.11512},
year = {2021}
}
备注
3 pages, 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2021) 4th Workshop on Proximity Perception