Dynamic occupancy maps were proposed in recent years to model the obstacles in dynamic environments. Among these maps, the particle-based map offers a solid theoretical basis and the ability to model complex-shaped obstacles. Current particle-based maps describe the occupancy status in discrete grid form and suffer from the grid size problem, namely: large grid size is unfavorable for path planning while small grid size lowers efficiency and causes gaps and inconsistencies. To tackle this problem, this paper generalizes the particle-based map into continuous space and builds an efficient 3D local map. A dual-structure subspace division paradigm, composed of a voxel subspace division and a novel pyramid-like subspace division, is proposed to propagate particles and update the map efficiently with the consideration of occlusions. The occupancy status of an arbitrary point can then be estimated with the cardinality expectation. To reduce the noise in modeling static and dynamic obstacles simultaneously, an initial velocity estimation approach and a mixture model are utilized. Experimental results show that our map can effectively and efficiently model both dynamic obstacles and static obstacles. Compared to the state-of-the-art grid-form particle-based map, our map enables continuous occupancy estimation and substantially improves the performance in different resolutions. We also deployed the map on a quadrotor to demonstrate the bright prospect of using this map in obstacle avoidance tasks of small-scale robotics systems.


翻译:近年来提出了动态占用图,以模拟动态环境中的障碍。在这些地图中,粒子基地图提供了坚实的理论基础和模型复杂形状障碍的能力。目前的粒子基地图以离散电网形式描述占用状态,并受到电网规模问题的影响,即:大电网规模不利于路径规划,而小电网规模则降低效率并造成差距和不一致。为解决这一问题,本文件将粒子基地图概括为连续空间,并绘制了一个高效的3D本地地图。提议了一个双结构分空间分层模式,由Voxel子空间司和一个新型金字塔式子空间分层组成,以高效地传播颗粒并更新地图。然后,可以根据基本性期望对任意点的占用状况作出估计。为同时减少建模静态和动态障碍的噪音,使用初步速度估计方法和混合模型。实验结果表明,我们的地图可以有效和高效地模拟动态障碍和静态障碍。与新颖的电网格形亚空间分层分层分层分层分层分层模型相比,将颗粒有效传播并更新地图,同时考虑隐蔽图。然后根据基本地标绘制,我们所部署的蓝图,从而持续地展示。

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