Abstract-I detta papper utvecklar vi en högdimensionell kartbyggnadsteknik som införlivar råa pixelerade semantiska mätningar i kartrepresentationen. Den föreslagna tekniken använder Gaussian Processes (GPS) multi-class klassificering för karta slutsatser och är den naturliga förlängningen av GP beläggning kartor från binära till multi-class form. Tekniken utnyttjar den kontinuerliga egenskapen hos GPs och som ett resultat, kartan kan härledas med någon upplösning. Dessutom lär sig den föreslagna GP Semantic Map (GPSM) den strukturella och semantiska korrelationen från mätningar snarare än att ta till antaganden, och kan flexibelt lära sig den rumsliga korrelationen samt varje ytterligare icke-spatial korrelation mellan kartpunkter. Vi utökar OctoMap till Semantic OctoMap representation och jämför med GPSM kartläggning prestanda med hjälp av NYU Djup V2 dataset. Utvärderingar av den föreslagna tekniken på flera delvis märkta RGBD skanningar och etiketter från bullriga bildsegmentering visar att GP semantiska kartan kan hantera glesa mätningar, saknade etiketter i punktmolnet, samt brus korrumperade etiketter.
Jadidi m.fl. REF utnyttjar GP för att lära sig den strukturella och semantiska korrelationen mellan kartpunkter.
Gaussian Processes Semantic Map Representation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}