减少重叠与噪声
提出基于浮点稀疏八叉树的多智能体协同隐式SLAM地图融合方法，通过位置识别、隐式对齐和冗余数据去除，实现更准确的全局地图构建。
Shaofan, Liu · 朱建科
IEEE Transactions on Intelligent Vehicles 2023
多个智能体可以独立运行隐式SLAM，并将地图信息上传至服务器进行融合，从而协同构建更大场景。
融合流程通过减少重叠区域和噪声区域，获得的全局地图比单智能体局部地图更准确。
采用浮点稀疏八叉树存储地图信息，比稠密网格或体素表示更节省内存，适合大场景。
通过变换八叉树中的三个顶点即可对齐局部地图，避免了繁琐的全局优化或特征匹配。