Abstract-Robots som är verksamma under längre tidsperioder måste kunna hantera förändringar i sin miljö och representera dem på lämpligt sätt i sina kartor. I detta dokument presenterar vi en ny 3D-ombyggnadsalgoritm baserad på en utökad Trunkerad Signed Distance Function (TSDF) som gör det möjligt att kontinuerligt förfina den statiska kartan och samtidigt få 3D-rekonstruktioner av dynamiska objekt i scenen. Detta är ett utmanande problem eftersom kartuppdateringar sker stegvis och ofta är ofullständiga. Tidigare arbeten utför vanligtvis förändringsdetektering på punktmoln, surfare eller kartor, som inte kan skilja mellan outforskat och tomt utrymme. Däremot innehåller vår TSDF-baserade representation naturligtvis denna information och gör det möjligt för oss att på ett mer robust sätt lösa problemet med scenskillnader. Vi demonstrerar algoritmernas prestanda som en del av ett system för oövervakad objektupptäckt och klassigenkänning. Vi utvärderade vår algoritm på utmanande dataset som vi spelade in under flera dagar med RGB-D-aktiverade surfplattor. För att stimulera ytterligare forskning på detta område är alla våra datamängder allmänt tillgängliga 3.
På samma sätt, i REF, upprätthålls ett Trunkated Signed Distance Function (TSDF) rutnät och 3D-rekonstruktioner av miljön.
TSDF-based change detection for consistent long-term dense reconstruction and dynamic object discovery
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}