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摘要 - 激光雷达技术的最新进展为机器人导航提供了新的可能性。鉴于在机器人运动计划中广泛使用占用网格图（OGM），本文旨在应对将激光雷达与OGMS相结合的挑战。为此，我们提出了ROG-MAP，这是一种基于网格的OGM，它可以维护与机器人一起移动的本地地图，以实现有效的地图操作，并降低大型自动式自动驾驶的内存成本。此外，我们提出了一种新型的增量障碍物方法，该方法显着降低了诊断的计算成本。所提出的方法优于各种公共数据集上的最先进方法（SOTA）方法。为了证明ROG-MAP的有效性和效率，我们将其集成到一个完整的四极管系统中，并对小型障碍和大型场景进行自主行动。在现实世界中以0进行测试。05 m分辨率本地地图和30 m×30 m×6 m本地地图大小，ROG-MAP仅占29。平均以50 Hz的帧速率更新地图的8％（i。e。，5。在20毫秒内96毫秒），包括0。33％（即0。66 ms）要执行障碍障碍，表现出杰出的现实世界表现。我们将ROG-MAP作为开源ROS套件1发布，以促进基于激光雷达的运动计划的开发。
大型场景的有效的以Rob中心的入住网格地图...
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