論文の概要: Efficient Continuous Semantic Mapping based on Spatio-Temporal Awareness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22672v1
- Date: Sun, 21 Jun 2026 21:11:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-25 07:42:11.369324
- Title: Efficient Continuous Semantic Mapping based on Spatio-Temporal Awareness
- Title(参考訳): 時空間認識に基づく効率的な連続意味マッピング
- Authors: My Le Pham, Dinh Trieu Duong, Xiem HoangVan, Thanh Nguyen Canh,
- Abstract要約: 連続マッピングにより、自律ロボットは複雑な環境の空間構造と意味的内容の両方を理解することができる。
既存のほとんどのメソッドは空間全体を処理し、ボクセルを独立した単位として扱う。
本稿では,意味推論プロセスに空間的・時間的関係をもたらす意味マッピング手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8049701904919515
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Continuous semantic mapping allows autonomous robots to understand both the spatial structure and the semantic content of complex environments. However, most existing methods process the entire space, treat voxels as independent units, and do not keep the semantic labels consistent over time. This leads to high computational cost and reduced robustness in dynamic scenes. This paper proposes a semantic mapping method that brings spatial and temporal relationships into the semantic inference process. The method adjusts the inference range according to the local semantic uncertainty and fuses labels over time to improve map stability and computational efficiency. Experiments on the SemanticKITTI dataset show that the proposed method improves mapping accuracy by about 12% and reaches an mIoU of 54.92%, which is 13.18 percentage points higher than spatial-only mapping. These results show that spatiotemporal reasoning is effective for continuous semantic mapping in autonomous robotic systems.
- Abstract(参考訳): 連続的な意味マッピングにより、自律ロボットは複雑な環境の空間構造と意味的内容の両方を理解することができる。
しかし、既存のほとんどのメソッドは空間全体を処理し、ボクセルを独立した単位として扱い、時間とともにセマンティックラベルを一貫性を維持しない。
これにより計算コストが高くなり、動的シーンの堅牢性が低下する。
本稿では,意味推論プロセスに空間的・時間的関係をもたらす意味マッピング手法を提案する。
局所的な意味の不確実性に応じて推論範囲を調整し、ラベルを時間とともに融合させ、マップの安定性と計算効率を向上させる。
SemanticKITTIデータセットの実験では、提案手法はマッピングの精度を約12%改善し、54.92%のmIoUに達した。
これらの結果から,自律型ロボットシステムにおける時空間推論は連続的な意味マッピングに有効であることが示唆された。
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