動態物體重建用於導航

מושגי ליבה

利用動態SLAM提供的物體運動資訊,同時生成觀察到的移動實體的體積地圖和估算自由空間,支援導航。

תקציר

本文提出了DynORecon,一個動態物體重建系統,利用動態SLAM提供的資訊,同時生成觀察到的移動實體的體積地圖和估算自由空間,支援導航。

DynORecon通過利用動態SLAM提供的物體運動估計,持續優化動態物體的表示,消除過去觀察的殘留偽影,並逐步重建每個物體,無縫整合新的觀察以捕捉先前未見的結構。該系統效率很高(約20 FPS),使用模擬和真實世界的戶外數據集,可以準確(約10 cm)地重建動態物體。

DynORecon使用Euclidean Signed Distance Field (ESDF)來建模環境中的障礙物,因為它提供了表面的精確表示,非常適合路徑規劃和導航。它還明確地建模已知的自由空間,以更好地表示可通行的區域。

DynORecon的主要貢獻包括:1)利用物體運動估計,提出了一種新的重建方法,可以逐步建立每個移動物體的完整體積;2)為每個動態物體建立子地圖結構,以減輕其運動對靜態地圖的影響;3)明確表示已知的自由空間,以更好地支援複雜動態環境中的導航;4)使用模擬和真實世界的實驗對DynORecon進行了全面評估,在大規模戶外實驗中達到了20 FPS的速度。

סטטיסטיקה

動態物體重建的平均時間約為10毫秒,而將新掃描集成到靜態地圖中的平均時間為45毫秒。
在DOALS數據集上,DynORecon檢測到的自由空間比Dynablox的高置信度自由空間更多,但也包含了一些未知空間。

ציטוטים

無

תובנות מפתח מזוקקות מ:

DynORecon: Dynamic Object Reconstruction for Navigation

by Yiduo Wang, ... ב- arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.19928.pdf

שאלות מעמיקות

如何處理非剛性物體的動態重建?

在處理非剛性物體的動態重建時，可以考慮採用多種策略。首先，可以將非剛性物體分解為多個剛性部分，並對每個部分進行獨立追蹤和重建。這樣的做法可以借鑒BodySLAM++的思想，通過為每個剛性部分建立單獨的運動模型來捕捉物體的變形和運動。此外，還可以考慮使用參數化的多運動模型或變形函數，這將使得系統能夠更靈活地適應物體的變形特性。這些方法不僅能夠提高重建的準確性，還能有效地減少由於物體變形所帶來的重建誤差。

如何將體積地圖直接整合到動態SLAM框架中,在密集重建的基礎上計算成本函數?

將體積地圖直接整合到動態SLAM框架中，可以通過在重建過程中使用體積地圖來計算成本函數。具體來說，可以利用體積地圖中每個體素的簽名距離場（Signed Distance Field, SDF）來評估當前觀測與已知環境之間的匹配程度。這樣，當進行優化時，可以將體積地圖中的信息作為額外的約束條件，從而提高整體重建的精度和穩定性。此外，通過在動態SLAM中引入體積地圖，可以更好地處理動態物體的影響，減少由於動態物體造成的地圖誤差，並提高導航和路徑規劃的效率。

如何利用體積地圖來過濾動態SLAM管線中的3D點異常值,從而改善重建效果?

利用體積地圖過濾動態SLAM管線中的3D點異常值，可以通過以下幾個步驟來實現。首先，通過查詢體積地圖中的簽名距離場（SDF），可以獲得每個3D點的距離信息，這有助於識別那些位於已知障礙物表面或不合理位置的點。接著，根據這些距離信息，可以設置一個閾值，將距離過大或過小的點標記為異常值。最後，這些異常值可以在重建過程中被過濾掉，從而提高整體重建的質量和準確性。這種方法不僅能夠減少噪聲對重建結果的影響，還能提高動態SLAM系統在複雜環境中的穩定性和可靠性。