Sammanfattning Detta papper presenterar en rektangulär kuboid approximation ram (RMAP) för 3D-kartläggning. Målet med RMAP är att tillhandahålla beräknings- och minneseffektiva miljörepresentationer för 3D-robotikal kartläggning med hjälp av axeljusterade rektangulära kuboider (RC). Detta dokument är inriktat på två aspekter av RMAP-ramverket: (i) En beläggning av rutnät och (ii) En RC approximation av 3D-miljöer baserat på punktmolndensitet. RMAP-beläggningsnätet är baserat på Rtree-datastrukturen som består av en RC-hierarki. Det föreslagna tillvägagångssättet kan generera probabilistiska 3D-representationer med multiupplösningskapacitet. Det minskar minneskomplexiteten i storskaliga 3D-nät genom att undvika explicit modellering av fritt utrymme. I motsats till punkt moln och fasta upplösning celler representationer baserade på stråle slutpunkt observationer, en approximation strategi med hjälp av punkt moln densitet presenteras. Det föreslagna tillvägagångssättet genererar approximationer av variabel storlek som är minneseffektiva för axelriktade ytor. Utvärdering av RMAP:s beläggningsnät och approximationsmetod baserad på beräknings- och minneskomplexitet på olika datauppsättningar visar hur effektivt detta ramverk för 3D-kartläggning är.
Khan och Al. REF presenterade en rektangulär kuboid approximation ram (RMAP) för 3D-kartläggning.
RMAP: a rectangular cuboid approximation framework for 3D environment mapping
{'venue': None, 'journal': 'Autonomous Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}