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【IROS2022】Voxfield:用于在线规划和三维重建的非投影符号距离场
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视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=4HB4RXChrbg&ab_channel=V4RL-team 论文链接:https://www.research-collection.ethz.ch/handle/20.500.11850/560719 代码链接:https://github.com/VIS4ROB-lab/voxfield 创建复杂未知环境的精确地图对于真正的自主导航机器人至关重要。然而,在线构建这些地图绝非易事,尤其是在计算和能量受限的移动系统(如小型无人机)上处理大量原始传感器读数时。尽管近年来出现了许多解决此问题的方法,但为了效率的考虑,通常会牺牲映射精度,因为系统近似误差是可以容忍的。基于这些挑战,我们提出了Voxfield,这是一种映射框架,它可以在线生成地图,比现有技术具有更高的精度和更低的计算负担。基于非投影截断符号距离场(TSDFs)的新公式,我们的方法生成更精确和完整的地图,适合于曲面重建。此外,它可以高效生成欧氏带符号距离场(ESDF),例如,对于路径规划而言,ESDF非常有用,不会受到典型近似误差的影响。通过使用真实世界和合成的公共数据集进行的一系列实验,我们证明了我们的方法在地图覆盖率、准确性和计算时间方面优于最先进的水平。此外,我们还表明,Voxfield可以在最近的多分辨率映射框架中用作后端,即使在大规模实验中也可以生成高质量的地图。最后,我们通过在四驱车上运行该方法验证了我们的方法,表明它可以生成精确的ESDF地图,用于实时路径规划和避障。
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