核心概念
C3P-VoxelMap은 메모리 효율성, 정확성, 성능을 향상시키기 위해 콤팩트하고 누적 및 병합 가능한 확률적 복셀 맵핑 방법을 제시하여 기존 방법의 단점을 해결하고 LiDAR 주행거리 측정 및 매핑 성능을 향상시킵니다.
摘要
C$^3$P-VoxelMap: 콤팩트하고 누적 및 병합 가능한 확률적 복셀 맵핑 연구 논문 요약
Xu Yang, Wenhao Li, Qijie Ge, Lulu Suo, Weijie Tang, Zhengyu Wei, Longxiang Huang, and Bo Wang. (2024). C$^3$P-VoxelMap: Compact, Cumulative and Coalescible Probabilistic Voxel Mapping. arXiv preprint arXiv:2406.01195v2.
본 연구는 LiDAR 주행거리 측정 및 매핑 (SLAM)에서 기존 확률적 복셀 맵핑 방법의 메모리 사용량 및 계산 부담 문제를 해결하고자 콤팩트하고 누적 및 병합 가능한 새로운 방법인 C$^3$P-VoxelMap을 제안합니다.