In this work, we present a novel strategy for correcting imperfections in occupancy grid maps called map decay. The objective of map decay is to correct invalid occupancy probabilities of map cells that are unobservable by sensors. The strategy was inspired by an analogy between the memory architecture believed to exist in the human brain and the maps maintained by an autonomous vehicle. It consists in merging sensory information obtained during runtime (online) with a priori data from a high-precision map constructed offline. In map decay, cells observed by sensors are updated using traditional occupancy grid mapping techniques and unobserved cells are adjusted so that their occupancy probabilities tend to the values found in the offline map. This strategy is grounded in the idea that the most precise information available about an unobservable cell is the value found in the high-precision offline map. Map decay was successfully tested and is still in use in the IARA autonomous vehicle from Universidade Federal do Esp\'irito Santo.


翻译:在这项工作中,我们提出了一个新颖的战略,以纠正占用网格图中的不完善之处,称为地图衰变。地图衰变的目标是纠正传感器无法观察的地图单元格的无效占用概率。这一战略的灵感来自将据信存在于人类大脑中的记忆结构与由自主飞行器维护的地图之间的类比。它包括将运行(在线)期间获得的感官信息与从离线构造的高精度地图上获得的先验数据结合起来。在地图衰变中,传感器观察的细胞使用传统的占用网格绘图技术进行更新,对未观测的细胞进行调整,从而使其占用概率与离线地图中发现的值相一致。这一战略所依据的思想是,关于不可观测的细胞的最准确信息是离线高精度地图中发现的值。地图衰变成功测试,目前仍在联邦Espirito Santo大学的IARARA自治飞行器中使用。

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