論文の概要: Semantic Zone based 3D Map Management for Mobile Robot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12228v1
• Date: Sat, 13 Dec 2025 07:55:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.325178
• Title: Semantic Zone based 3D Map Management for Mobile Robot
• Title（参考訳）: セマンティックゾーンを用いた移動ロボットの3次元マップ管理
• Authors: Huichang Yun, Seungho Yoo,
• Abstract要約: 3Dマップは大量のメモリを消費するので、限られた計算資源内で完全なマップデータを維持することは困難である。 既存のSLAMフレームワークは通常、メモリ管理のために幾何学的距離や時間的メトリクスに依存している。 本稿では,そのパラダイムを幾何学中心の制御から意味論中心の制御へシフトさせるセマンティックゾーンに基づく3Dマップ管理手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.552480439325792
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile robots in large-scale indoor environments, such as hospitals and logistics centers, require accurate 3D spatial representations. However, 3D maps consume substantial memory, making it difficult to maintain complete map data within limited computational resources. Existing SLAM frameworks typically rely on geometric distance or temporal metrics for memory management, often resulting in inefficient data retrieval in spatially compartmentalized environments. To address this, we propose a semantic zone-based 3D map management method that shifts the paradigm from geometry-centric to semantics-centric control. Our approach partitions the environment into meaningful spatial units (e.g., lobbies, hallways) and designates these zones as the primary unit for memory management. By dynamically loading only task-relevant zones into Working Memory (WM) and offloading inactive zones to Long-Term Memory (LTM), the system strictly enforces user-defined memory thresholds. Implemented within the RTAB-Map framework, our method demonstrates substantial reductions in unnecessary signature load/unload cycles and cumulative memory utilization compared to standard approaches. The results confirm that semantic zone-based management ensures stable, predictable memory usage while preserving map availability for navigation. Code is available at: https://github.com/huichangs/rtabmap/tree/segment
• Abstract（参考訳）: 病院や物流センターなどの大規模屋内環境における移動ロボットは、正確な3次元空間表現を必要とする。 しかし、3Dマップは大きなメモリを消費し、限られた計算資源内で完全なマップデータを維持することは困難である。 既存のSLAMフレームワークは通常、幾何学的距離や時間的メトリクスをメモリ管理に頼り、しばしば空間的に分割された環境で非効率なデータ検索をもたらす。 そこで本研究では,そのパラダイムを幾何学中心から意味論中心へとシフトさせるセマンティックゾーンに基づく3Dマップ管理手法を提案する。 提案手法では,環境を意味のある空間単位(ロビー,廊下など)に分割し,これらのゾーンをメモリ管理の主単位として指定する。 タスク関連ゾーンのみをWM(Working Memory)に動的にロードし、非アクティブゾーンをLTM(Long-Term Memory)にオフロードすることで、システムはユーザー定義のメモリ閾値を厳格に強制する。 RTAB-Mapフレームワークで実装された本手法は,従来の手法に比べて,不要なシグネチャ負荷/アンロードサイクルと累積メモリ利用の大幅な削減を実証する。 その結果、セマンティックゾーンベースの管理は、ナビゲーションのためのマップ可用性を維持しながら、安定的で予測可能なメモリ使用量を保証することが確認された。 https://github.com/huichangs/rtabmap/tree/segment

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