快速准确的深度闭环和可靠的激光雷达定位与建图
原文约400字/词,阅读约需1分钟。发表于: 。该研究聚焦于解决姿态估计漂移和退化问题,提出了一种名为 LCR-Net 的多头网络模型,通过新颖的特征提取和姿态感知机制来准确估计 LiDAR 扫描之间的相似度和 6-DoF 姿态,将其应用于室外驾驶环境中,实现了强大而准确的在线 LiDAR...
该研究提出了一种名为 LCR-Net 的多头网络模型,用于解决姿态估计漂移和退化问题。该模型通过特征提取和姿态感知机制来准确估计 LiDAR 扫描之间的相似度和 6-DoF 姿态,实现了强大而准确的在线 LiDAR SLAM。该模型在候选项检索、闭环点云配准和连续重定位等三个设置中展示了优异的性能,并表现出卓越的泛化能力。该模型不依赖于耗时的鲁棒姿态估计器,适用于在线 SLAM 应用。这是首个具有深度闭环检测和重定位能力的 LiDAR SLAM。