論文の概要: Efficient Map Sparsification Based on 2D and 3D Discretized Grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10882v1
• Date: Mon, 20 Mar 2023 05:49:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 16:41:31.117700
• Title: Efficient Map Sparsification Based on 2D and 3D Discretized Grids
• Title（参考訳）: 2次元および3次元離散格子に基づく効率的な地図分割
• Authors: Xiaoyu Zhang, Yun-Hui Liu
• Abstract要約: マップが大きくなると、より多くのメモリが必要になり、ローカライゼーションが非効率になる。 以前の地図スペーシフィケーション法は、選択されたランドマークの均一分布を強制するために混合整数計画において二次項を追加する。 本稿では,効率的な線形形式で地図スペーシフィケーションを定式化し,2次元離散格子に基づく一様分布ランドマークを選択する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.22997560184043
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Localization in a pre-built map is a basic technique for robot autonomous navigation. Existing mapping and localization methods commonly work well in small-scale environments. As a map grows larger, however, more memory is required and localization becomes inefficient. To solve these problems, map sparsification becomes a practical necessity to acquire a subset of the original map for localization. Previous map sparsification methods add a quadratic term in mixed-integer programming to enforce a uniform distribution of selected landmarks, which requires high memory capacity and heavy computation. In this paper, we formulate map sparsification in an efficient linear form and select uniformly distributed landmarks based on 2D discretized grids. Furthermore, to reduce the influence of different spatial distributions between the mapping and query sequences, which is not considered in previous methods, we also introduce a space constraint term based on 3D discretized grids. The exhaustive experiments in different datasets demonstrate the superiority of the proposed methods in both efficiency and localization performance. The relevant codes will be released at https://github.com/fishmarch/SLAM_Map_Compression.
• Abstract（参考訳）: プリビルドマップでのローカライゼーションは、自律走行ロボットの基本技術である。 既存のマッピングとローカライズ手法は、小規模環境ではよく機能する。 しかし、地図が大きくなるにつれて、より多くのメモリが必要となり、ローカライゼーションが非効率になる。 これらの問題を解決するために、マップスパーシフィケーションは、ローカライゼーションのために元のマップのサブセットを取得するための実用的な必要性となる。 従来のマップスペーシフィケーション手法は、メモリ容量と重い計算を必要とする選択されたランドマークの均一な分布を強制するために、混合整数プログラミングにおいて二次項を追加する。 本稿では,効率的な線形形式で地図スペーシフィケーションを定式化し,2次元離散格子に基づく一様分布ランドマークを選択する。 さらに,従来の手法では考慮されていないマッピングとクエリシーケンス間の空間分布の違いの影響を低減するために,3次元離散格子に基づく空間制約項を導入する。 異なるデータセットにおける徹底的な実験は、効率と局所化性能の両方において提案手法の優位性を示す。 関連するコードはhttps://github.com/fishmarch/SLAM_Map_Compressionで公開される。

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