SteveMacenski/spatio_temporal_voxel_layer

何を解決するか

このプロジェクトは、ロボットの環境を高効率な3Dボクセル表現で提供し、ROSの標準的な voxel_grid の即時置き換えとして機能します。高密度の3Dセンサデータ（複数の深度カメラやLiDARなど）を処理する際の高いCPUオーバーヘッドという問題と、障害物が時間とともに出現・消滅する動的環境の管理の難しさを解決します。

動作方法

STVLは OpenVDB ライブラリを活用してスパースな体積データ構造を維持し、従来のグリッドよりも3Dワールド空間の保存と検索をより効率的に行います。時間的減衰メカニズムを導入し、ボクセルの有効期限を設定可能な関数（線形または指数関数）に基づいて設定します。高コストなレイトレーシングを回避するため、センサ固有の視錐台ジオメトリ（深度カメラには立方体、3D LiDARには時計型）を使用して、観測されていないが維持すべきボクセルの減衰を加速します。

対象ユーザー

ROSナビゲーションスタックを使用するロボティクス開発者で、ローカルおよびグローバルコストマップに3Dセンシングを統合する必要がある方、特に倉庫、病院、小売店など動的環境で動作するロボットの開発者に最適です。

特徴

• 低計算負荷: 標準的なボクセルレイヤーと比較してCPU使用量を大幅に削減し、複数の高密度センサ（例：7台の深度カメラ）を最小限のコア使用量で利用可能にします。
• 時間的減衰: 動的障害物を単純にクリアするのではなく、設定可能なボクセルの有効期限で処理します。
• 視錐台ベースのクリア: センサの視野に基づいてボクセルの減衰を加速し、マップの正確性を維持します。
• スパースストレージ: OpenVDBを使用して、大規模なマップ（例：60,000平方フィート）を非常に低いメモリ使用量で維持します。
• 柔軟なマッピング: 実時間での3Dマッピングと .vdb 形式でのマップ保存をサポートします。