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泡泡点云时空，带你精读点云领域顶级会议文章 标题：CRMI: Confidence-Rich Mutual Information for Information-Theoretic Mapping 作者： Yang Xu, Ronghao Zheng, Meiqin Liu, and Senlin Zhang 来源：RAL 2021 编译： 张兵兵 审核：阮建源 王志勇 这是点云时空推送的第 308 篇推文，欢迎个人转发朋友圈；其他机构或自媒体如需转载，后台留言申请授权，同时欢迎留言交流，大家的支持和鼓励是我们前进的动力。 摘要 本文重点研究了信息驱动的机器人主动探索和建图问题，尤其是最为关键的信息度量函数。当前主流的信息函数一般基于手动设计的反演传感模型（ISM）或核推理方法，信息量计算精度和效率难以平衡。对此，本文基于占据网格地图单元的连续概率分布，提出一种新的信息函数，可更准确地衡量机器人控制动作的信息增益，称之为富置信度互信息（Confidence-rich mutua
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