不确定性感知的强化学习自适应三维建图
原文标题：Uncertainty-Aware RL-Controlled Adaptive 3D Mapping
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论文提出一种基于语义熵、几何曲率与纹理丰富度的自适应体素细化框架，用于三维重建，无需依赖语义分类体系。作者进一步引入强化学习智能体，在用户指定内存预算下学习体素细分策略，将手工阈值替换为单一控制参数。多分辨率 TSDF 在合成与真实数据集上取得更高几何精度、更好语义一致性与内存-精度权衡。
- 问题
- 固定分辨率体素建图浪费内存且丢失细节，现有自适应方法依赖人工语义类别与阈值。
- 方法
- 用语义熵、几何曲率与纹理丰富度驱动体素细化，并用强化学习在内存预算下学习细分策略。
- 结果
- 在多分辨率TSDF上几何精度、语义一致性与内存-精度权衡优于MAP-ADAPT与固定分辨率基线
- 影响
- 为3D重建提供单一内存预算控制参数，减少专家调参，利于机器人/AR落地。
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