Semantic Zone based 3D Map Management for Mobile Robot
作者: Huichang Yun, Seungho Yoo
分类: cs.RO
发布日期: 2025-12-13
备注: 12 pages, 11 figures
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出基于语义区域的3D地图管理方法，解决移动机器人在大场景下的内存限制问题
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)
关键词: 3D地图管理 语义SLAM 移动机器人 RTAB-Map 内存优化
📋 核心要点
- 现有SLAM框架依赖几何距离或时间指标进行内存管理，在空间分隔的环境中数据检索效率低下。
- 该方法将环境划分为语义区域，动态加载任务相关区域到工作内存，卸载非活动区域到长期内存。
- 实验表明，该方法显著减少了不必要的签名加载/卸载循环，并降低了累积内存利用率。
📝 摘要（中文）
针对大型室内环境中移动机器人对精确3D空间表示的需求，以及3D地图带来的巨大内存消耗问题，本文提出了一种基于语义区域的3D地图管理方法。该方法将环境划分为有意义的空间单元（如大厅、走廊），并将这些区域指定为内存管理的基本单元。通过动态地将任务相关的区域加载到工作内存（WM），并将非活动区域卸载到长期内存（LTM），系统严格执行用户定义的内存阈值。在RTAB-Map框架中的实现表明，与标准方法相比，该方法显著减少了不必要的签名加载/卸载循环和累积内存利用率。结果证实，基于语义区域的管理确保了稳定、可预测的内存使用，同时保持了地图对导航的可用性。
🔬 方法详解
问题定义：移动机器人在大型室内环境（如医院、物流中心）中需要精确的3D地图，但完整3D地图占用大量内存，限制了机器人的应用。现有的SLAM框架主要依赖几何距离或时间信息进行地图管理，导致在空间分隔的环境中，数据检索效率低，无法有效利用有限的计算资源。
核心思路：论文的核心思路是将传统的几何中心地图管理方法转变为语义中心的方法。通过将环境分割成具有语义意义的区域（例如，房间、走廊、大厅），并以这些语义区域作为内存管理的基本单元，从而实现更智能、更高效的地图数据加载和卸载。这样可以确保机器人只加载当前任务相关的区域地图，从而显著降低内存占用。
技术框架：该方法在RTAB-Map框架下实现。首先，对环境进行语义分割，将地图划分为不同的语义区域。然后，系统根据机器人的当前任务和位置，动态地将相关的语义区域地图加载到工作内存（WM），并将不相关的区域地图卸载到长期内存（LTM）。系统会持续监控内存使用情况，并根据用户设定的内存阈值进行动态调整。
关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了语义信息到3D地图管理中。与传统的基于几何或时间信息的地图管理方法不同，该方法能够根据环境的语义结构进行智能的地图数据加载和卸载，从而显著提高内存利用率和数据检索效率。
关键设计：关键设计包括：1) 如何有效地进行语义分割，将环境划分为有意义的语义区域；2) 如何根据机器人的任务和位置，确定需要加载哪些语义区域的地图数据；3) 如何设计内存管理策略，以确保内存使用量不超过用户设定的阈值。具体参数设置和损失函数等细节在论文中未详细说明，属于未知信息。
📊 实验亮点
实验结果表明，与标准的RTAB-Map方法相比，该方法显著减少了不必要的签名加载/卸载循环，并降低了累积内存利用率。具体性能提升数据未在摘要中给出，需要在论文正文中查找。该方法在保证地图可用性的前提下，实现了更稳定、更可预测的内存使用。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于大型室内环境中的移动机器人导航，例如医院、物流中心、商场等。通过降低机器人对内存的需求，可以使机器人能够在资源受限的平台上运行，并提高机器人在复杂环境中的导航性能。该方法还有助于实现更长时间、更大范围的自主导航。
📄 摘要（原文）
Mobile robots in large-scale indoor environments, such as hospitals and logistics centers, require accurate 3D spatial representations. However, 3D maps consume substantial memory, making it difficult to maintain complete map data within limited computational resources. Existing SLAM frameworks typically rely on geometric distance or temporal metrics for memory management, often resulting in inefficient data retrieval in spatially compartmentalized environments. To address this, we propose a semantic zone-based 3D map management method that shifts the paradigm from geometry-centric to semantics-centric control. Our approach partitions the environment into meaningful spatial units (e.g., lobbies, hallways) and designates these zones as the primary unit for memory management. By dynamically loading only task-relevant zones into Working Memory (WM) and offloading inactive zones to Long-Term Memory (LTM), the system strictly enforces user-defined memory thresholds. Implemented within the RTAB-Map framework, our method demonstrates substantial reductions in unnecessary signature load/unload cycles and cumulative memory utilization compared to standard approaches. The results confirm that semantic zone-based management ensures stable, predictable memory usage while preserving map availability for navigation. Code is available at: https://github.com/huichangs/rtabmap/tree/segment