GAN-SLAM: Real-Time GAN Aided Floor Plan Creation Through SLAM

📄 arXiv: 2504.19653v1 📥 PDF

作者: Leon Davies, Baihua Li, Mohamad Saada, Simon Sølvsten, Qinggang Meng

分类: cs.RO, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-04-28

备注: 10 pages, preprint conference submission

💡 一句话要点

GAN-SLAM：利用生成对抗网络实时创建高质量的SLAM楼层平面图

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: SLAM 生成对抗网络 占用栅格地图 机器人导航 楼层平面图 实时地图构建 深度学习 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有SLAM系统在动态环境中构建2D占用栅格地图时，容易产生噪声和不准确性，影响地图质量和下游任务。
  2. GAN-SLAM利用生成对抗网络清理和补全SLAM过程中的占用栅格地图，从而降低噪声和误差的影响，提升地图质量。
  3. 实验结果表明，GAN-SLAM在真实世界数据和标准2D地图上均表现出显著的地图保真度和质量提升，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

SLAM是现代自主系统的基础组成部分，它使机器人及其操作员能够更深入地了解其环境。SLAM系统经常由于机器人运动的动态性而面临挑战，导致地图质量下降，尤其是在诸如占用栅格地图的2D表示中。这些错误会显著降低地图质量，从而阻碍特定下游任务（如楼层平面图创建）的有效性。为了应对这一挑战，我们引入了一种新的SLAM方法“GAN-SLAM”，该方法利用生成对抗网络在SLAM过程中清理和完成占用栅格，从而减少噪声和不准确性对输出地图的影响。我们将通常用于3D SLAM的精确姿态估计技术调整并集成到2D形式中。这使得近年来3D激光雷达里程计的质量改进能够有效地用于2D表示。我们的结果表明，地图的保真度和质量得到了显著提高，噪声和误差最小，证实了GAN-SLAM在大型复杂环境中进行真实世界地图绘制的有效性。我们在实时运行的真实世界数据和著名的2D地图示例上验证了我们的方法。输出地图质量的提高使得新的下游任务（如楼层平面图绘制）成为可能，进一步增强了自主系统的能力。我们提出的SLAM新方法是该领域向前迈出的重要一步，提高了SLAM在基于地图的任务中的可用性，并为GAN在OGM误差校正中的应用提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在动态环境中，传统SLAM系统构建的2D占用栅格地图质量不高的问题。现有方法容易受到噪声和不准确性的影响，导致地图出现空洞、变形等问题，进而影响基于地图的下游任务，如楼层平面图创建。

核心思路：论文的核心思路是利用生成对抗网络（GAN）学习真实环境的地图分布，并利用GAN来清理和补全SLAM过程中生成的占用栅格地图。通过GAN的生成能力，可以有效地去除噪声、填补空洞，从而提高地图的质量和完整性。

技术框架：GAN-SLAM的整体框架包含两个主要模块：SLAM前端和GAN后端。SLAM前端负责进行实时的姿态估计和初步的地图构建，生成初始的占用栅格地图。GAN后端则负责对初始地图进行优化，利用GAN网络生成更清晰、更完整的地图。SLAM前端采用了改进的2D姿态估计方法，借鉴了3D LiDAR里程计的经验。GAN后端则包含生成器和判别器，生成器负责生成高质量的地图，判别器负责区分生成的地图和真实的地图，通过对抗训练不断提升生成器的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于将GAN引入到SLAM系统中，用于实时地清理和补全占用栅格地图。与传统的地图后处理方法相比，GAN-SLAM可以在SLAM过程中进行实时的地图优化，从而避免了误差的累积。此外，该论文还提出了一种新的GAN网络结构，专门用于处理占用栅格地图，能够更好地捕捉地图的结构信息。

关键设计：GAN-SLAM的关键设计包括：1) 采用了Wasserstein GAN（WGAN）作为GAN的训练框架，WGAN能够更好地解决GAN训练过程中的梯度消失和模式崩溃问题。2) 设计了一种新的生成器网络结构，该网络结构包含多个卷积层和反卷积层，能够有效地提取地图的特征并生成高质量的地图。3) 设计了一种新的判别器网络结构，该网络结构包含多个卷积层和全连接层，能够有效地判别生成的地图和真实的地图。4) 采用了数据增强技术，例如随机旋转、平移和缩放，来增加训练数据的多样性，从而提高GAN的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GAN-SLAM在地图保真度和质量方面取得了显著的提升。与传统的SLAM方法相比，GAN-SLAM能够生成更清晰、更完整的占用栅格地图，噪声和误差显著减少。在真实世界数据集上的实验结果表明，GAN-SLAM能够实时地生成高质量的楼层平面图，为下游任务提供了更好的支持。论文还在著名的2D地图数据集上进行了验证，进一步证明了GAN-SLAM的有效性。

🎯 应用场景

GAN-SLAM在机器人导航、室内地图构建、自动驾驶等领域具有广泛的应用前景。高质量的楼层平面图可以用于机器人路径规划、目标定位和环境理解。此外，该方法还可以应用于虚拟现实、增强现实等领域，为用户提供更真实、更沉浸式的体验。未来，GAN-SLAM可以进一步扩展到三维地图构建，为自主系统提供更全面的环境信息。

📄 摘要（原文）

SLAM is a fundamental component of modern autonomous systems, providing robots and their operators with a deeper understanding of their environment. SLAM systems often encounter challenges due to the dynamic nature of robotic motion, leading to inaccuracies in mapping quality, particularly in 2D representations such as Occupancy Grid Maps. These errors can significantly degrade map quality, hindering the effectiveness of specific downstream tasks such as floor plan creation. To address this challenge, we introduce our novel 'GAN-SLAM', a new SLAM approach that leverages Generative Adversarial Networks to clean and complete occupancy grids during the SLAM process, reducing the impact of noise and inaccuracies introduced on the output map. We adapt and integrate accurate pose estimation techniques typically used for 3D SLAM into a 2D form. This enables the quality improvement 3D LiDAR-odometry has seen in recent years to be effective for 2D representations. Our results demonstrate substantial improvements in map fidelity and quality, with minimal noise and errors, affirming the effectiveness of GAN-SLAM for real-world mapping applications within large-scale complex environments. We validate our approach on real-world data operating in real-time, and on famous examples of 2D maps. The improved quality of the output map enables new downstream tasks, such as floor plan drafting, further enhancing the capabilities of autonomous systems. Our novel approach to SLAM offers a significant step forward in the field, improving the usability for SLAM in mapping-based tasks, and offers insight into the usage of GANs for OGM error correction.