首次感知映射：一种基于轻量神经网络的室内结构预测方法，用于机器人自主探索

本研究针对传统探索策略在室内环境中利用结构规律的不足，提出了一种轻量级神经网络方法“首次感知映射”，通过预测局部地图中未观测区域提高探索效率。核心方法SenseMapNet结合卷积和变换器架构，能够在保持计算效率的同时推断被遮挡区域。实验结果显示，该方法与传统方法相比，在地图重建质量和探索时间方面具有显著优势，实现了高达88%的覆盖率和重建准确度。