Voxel Map to Occupancy Map Conversion Using Free Space Projection for Efficient Map Representation for Aerial and Ground Robots

本文介绍了一种新的方法，将机器人用于定位和导航的三维体素地图转换为无人机和无人地面车辆的二维占用地图。生成的二维地图可用于更有效的全局导航，使得针对二维地图开发的算法可以用于三维应用，并允许在带宽有限的情况下快速地在多个代理之间传输地图。所提出的方法使用UFOMap映射解决方案中的自由空间表示来生成二维占用地图。在3D到2D地图转换期间，该方法进行安全检查，并消除地图中高度轴上维度（低于机器人安全边界）的自由空间。这确保了空中或地面机器人可以安全地导航，主要依赖该方法生成的二维地图。此外，该方法从3D体素地图中提取可导航自由空间的高度和地面坡度的局部估计。高度数据用于将使用二维地图生成的路径转换为无人机和无人地面车辆的三维路径。坡度数据标识出地面机器人无法穿越的过于陡峭的区域，并将其标记为占用，从而为地面机器人提供更准确的地形表示。该方法在两个不同的环境中验证了其在实现计算效率导航方面的有效性，包括静态地图和在线实现的探索任务。本文中提出的方法已在流行的机器人框架ROS中实现，并已开源。代码可在以下网址获得：https://github.com/LTU-RAI/Map-Conversion-3D-Voxel-Map-to-2D-Occupancy-Map。

将机器人用于定位和导航的3D体素地图转换为适用于无人机和无人地面车辆的2D占据地图，以提高全局导航效率、实现2D地图算法在3D应用中的可用性，并在带宽受限的情况下实现多个代理之间地图的快速传输。

使用UFOMap映射解决方案中的自由空间表示生成2D占据地图，并在3D到2D地图转换过程中进行安全检查，消除地图中高度轴上低于机器人安全边距的自由空间，以确保航空或地面机器人可以安全导航。此外，该方法从3D体素地图中提取可导航自由空间的高度和地面斜率的局部估计。高度数据用于将使用2D地图生成的路径转换为无人机和无人地面车辆的3D空间路径，而斜率数据则标识对于地面机器人来说太陡峭而无法穿越的区域，将其标记为占用，从而为地面机器人提供更准确的地形表示。

该方法在两个不同的环境中验证了其在启用计算上的有效导航方面的效果，包括静态地图和在线实现的探索任务。该论文提出的方法已在ROS框架中实现并开源。代码可在https://github.com/LTU-RAI/Map-Conversion-3D-Voxel-Map-to-2D-Occupancy-Map获得。

最近的相关研究包括：1. “3D Mapping and Localization Using Voxels for Unmanned Aerial Vehicles”；2. “3D Mapping and Localization Using Octree for Unmanned Aerial Vehicles”；3. “3D Mapping for Unmanned Aerial Vehicles Using RGB-D Sensors”等。