論文の概要: HIO-SDF: Hierarchical Incremental Online Signed Distance Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.09463v1
• Date: Sat, 14 Oct 2023 01:17:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-17 20:25:13.709806
• Title: HIO-SDF: Hierarchical Incremental Online Signed Distance Fields
• Title（参考訳）: HIO-SDF:階層的インクリメンタルオンライン署名距離場
• Authors: Vasileios Vasilopoulos, Suveer Garg, Jinwook Huh, Bhoram Lee, Volkan Isler
• Abstract要約: 環境をSDF(Signed Distance Field)として表現する新しい手法であるHIO-SDFを紹介する。 HIO-SDFは、すべてのテストシーンの平均的SDFエラーを、アート連続表現の状態よりも46%低くする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.263670265735858
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A good representation of a large, complex mobile robot workspace must be space-efficient yet capable of encoding relevant geometric details. When exploring unknown environments, it needs to be updatable incrementally in an online fashion. We introduce HIO-SDF, a new method that represents the environment as a Signed Distance Field (SDF). State of the art representations of SDFs are based on either neural networks or voxel grids. Neural networks are capable of representing the SDF continuously. However, they are hard to update incrementally as neural networks tend to forget previously observed parts of the environment unless an extensive sensor history is stored for training. Voxel-based representations do not have this problem but they are not space-efficient especially in large environments with fine details. HIO-SDF combines the advantages of these representations using a hierarchical approach which employs a coarse voxel grid that captures the observed parts of the environment together with high-resolution local information to train a neural network. HIO-SDF achieves a 46% lower mean global SDF error across all test scenes than a state of the art continuous representation, and a 30% lower error than a discrete representation at the same resolution as our coarse global SDF grid.
• Abstract（参考訳）: 巨大で複雑な移動ロボットの作業空間のよい表現は、空間効率が良いが、関連する幾何学的詳細を符号化できる必要がある。 未知の環境を探索する場合、オンライン形式で段階的に更新する必要がある。 本稿では,環境をSDF(Signed Distance Field)として表現する新しい手法であるHIO-SDFを紹介する。 sdfのアート表現の状態は、ニューラルネットワークまたはvoxelグリッドに基づいている。 ニューラルネットワークはSDFを継続的に表現することができる。 しかし、ニューラルネットワークは、トレーニングのために広範なセンサー履歴が保存されない限り、以前観測された環境の部分を忘れる傾向があるため、段階的な更新は難しい。 ボクセルに基づく表現はこの問題を持たないが、特に詳細な大きな環境では空間効率が良くない。 HIO-SDFは、ニューラルネットワークをトレーニングするための高解像度のローカル情報とともに、環境の観測部分をキャプチャする粗いボクセルグリッドを使用する階層的アプローチを用いて、これらの表現の利点を組み合わせる。 HIO-SDFは,全テストシーンの平均SDF誤差をアート連続表現の状態よりも46%低くし,粗大なSDFグリッドと同じ解像度で離散表現よりも30%低い誤差を達成している。

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