arXiv cs.RO· Kenneth J. K. Ong, William W. J. Teo·· 11 天前
语义感知预测建图：用门线索提升机器人探索与导航中的占用补全
Semantic-Aware Predictive Mapping for Exploration and Navigation
AI 导读
研究在 CogniPlan 数据集部分占用地图中注入门造成的歧义，对比纯几何模型与额外输入门通道的语义线索模型。全图性能相近，但 10 像素门区域掩码上 L1 从 0.004342 降至 0.000025，F1 与 IoU 均从 0.031311、0.015905 提升至 1.000000。结果表明语义线索可改善几何观测歧义区域的预测占用补全。
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