Abstract-I detta papper föreslår vi en ny volymetrisk multi-upplösning karteringssystem för RGB-D bilder som körs på en standard CPU i realtid. Vårt tillvägagångssätt genererar ett texturerat triangelnät från en signerad avståndsfunktion som kontinuerligt uppdateras när nya RGB-D-bilder anländer. Vi föreslår att använda en oktree som den primära datastrukturen som gör att vi kan representera scenen på flera skalor. Dessutom gör den det möjligt för oss att öka återuppbyggnadsvolymen dynamiskt. Eftersom det mesta utrymmet är antingen fritt eller okänt, allokerar och uppdaterar vi endast de voxlar som ligger i ett smalt band runt den observerade ytan. I motsats till ett regelbundet rutnät sparar detta tillvägagångssätt enorma mängder minne och beräkningstid. Den största utmaningen är att generera och upprätthålla en konsekvent triangelmaska, eftersom angränsande celler i bläckfisken är svårare att hitta och kan ha olika upplösningar. För att åtgärda detta, presenterar vi i detta dokument en ny algoritm som håller reda på dessa beroenden, och effektivt uppdaterar motsvarande delar av triangeln mesh. I våra experiment demonstrerar vi realtidskapaciteten på en stor uppsättning RGB-D-sekvenser. Eftersom vår strategi inte kräver en GPU är den väl lämpad för applikationer på mobila eller flygande robotar med begränsade beräkningsresurser.
Steinbrücker m.fl. REF använder en bläckfisk som datastruktur för att representera miljön.
Volumetric 3D mapping in real-time on a CPU
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}