DynORecon：面向导航的动态物体重建
DynORecon: Dynamic Object Reconstruction for Navigation
AI总结：
DynORecon利用Dynamic SLAM的运动估计，在估计自由空间的同时增量重建动态物体，消除历史观测伪影，实现约20 FPS、约10 cm精度的室外动态重建。
摘要：
本文提出了DynORecon，一个动态物体重建系统，利用Dynamic SLAM提供的信息，同时生成观测到的运动实体的体积地图，并估计自由空间以支持导航。通过利用Dynamic SLAM提供的运动估计，DynORecon持续细化动态物体的表示，以消除过去观测产生的残余伪影，并增量式地重建每个物体，无缝整合新观测以捕获此前未见的结构。我们的系统在模拟和真实世界室外数据集上，能够以高效（约20 FPS）的速度生成精确（约10 cm）的动态物体重建结果。
英文摘要：
This paper presents DynORecon, a Dynamic Object Reconstruction system that leverages the information provided by Dynamic SLAM to simultaneously generate a volumetric map of observed moving entities while estimating free space to support navigation. By capitalising on the motion estimations provided by Dynamic SLAM, DynORecon continuously refines the representation of dynamic objects to eliminate residual artefacts from past observations and incrementally reconstructs each object, seamlessly integrating new observations to capture previously unseen structures. Our system is highly efficient (~20 FPS) and produces accurate (~10 cm) reconstructions of dynamic objects using simulated and real-world outdoor datasets.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
