Abstract-Vi presenterar en ny strategi för långsiktig mobil robotkartläggning i dynamiska inomhusmiljöer. Till skillnad från traditionella världsmodeller som är skräddarsydda för att representera statiska scener, är vår strategi explicit modeller miljödynamik. Vi utgår från att en del av de dolda processer som påverkar den dynamiska miljön är periodiska och modellerar osäkerheten hos de uppskattade tillståndsvariablerna genom deras frekvensspektra. Den spektrala modellen kan representera godtyckliga tidsskalor av miljödynamik med låga minneskrav. Omvandling av spektralmodellen till tidsdomänen möjliggör förutsägelse av framtida miljötillstånd, vilket förbättrar robotens långsiktiga prestanda i föränderliga miljöer. Experiment utförda över tidsperioder av månader till år visar att metoden kan effektivt representera ett stort antal observationer och tillförlitligt förutsäga framtida miljötillstånd. Experimenten visar att modellens prediktiva kapacitet förbättrar mobil robotlokalisering och navigering i föränderliga miljöer.
Fremen REF förstärker en topologisk karta med en spektral modell som gör det möjligt att förutsäga kanternas traversabilitet som en funktion av tiden på dagen.
FreMEn: Frequency Map Enhancement for Long-Term Mobile Robot Autonomy in Changing Environments
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}