Abstract-Micro Aerial Vehicles (MAV) som arbetar i ostrukturerade, outforskade miljöer kräver snabb och flexibel lokal planering, som kan planera om när nya delar av kartan utforskas. Trajektivoptimeringsmetoder uppfyller dessa behov, men kräver information om hinderavstånd, som kan ges av Euclidean Signed Distance Fields (ESDF). Vi föreslår en metod för att stegvis bygga ESDF från Trunkated Signed Distance Fields (TSDF), en gemensam implicit ytrepresentation som används i datorgrafik och vision. TSDF är snabba att bygga och jämna ut sensorbuller över många observationer, och är utformade för att producera ytmaskor. Meshes gör det möjligt för mänskliga operatörer att få en bättre bedömning av robotens miljö, och sätta upp mål på hög nivå uppdrag. Vi visar att vi kan bygga TSDF snabbare än Octomaps, och att det är mer exakt att bygga ESDF av TSDF än att använda kartor. Vårt kompletta system, som kallas voxblox, kommer att vara tillgängligt som öppen källkod och körs i realtid på en enda CPU-kärna. Vi validerar vår strategi ombord en MAV, genom att använda vårt system med en bana optimering lokala planerare, helt ombord och i realtid.
Oleynikova m.fl. REF utvecklar Voxblox för att producera Trunkated Signed Distance Fields (TSDF) från Euclidean Signed Distance Fields (ESDF) och demonstrerar resultaten på en flygrobot.
Voxblox: Incremental 3D Euclidean Signed Distance Fields for On-Board MAV Planning
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}