AGL-NET：具有不同尺度的航地跨模态全局定位
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过利用 LiDAR 点云和卫星地图，AGL-NET 提出了一种新的基于学习的全球定位方法，解决了图像和点云数据之间的表征差异以及全局视图和局部视图之间的尺度差异的关键挑战。AGL-NET 采用一种统一的网络架构，通过创新的两阶段匹配设计来提取信息化的神经特征，并引入了新颖的尺度对齐步骤来校正 LiDAR...
AGL-NET提出了一种新的全球定位方法，利用LiDAR点云和卫星地图解决数据表征和尺度差异的挑战。它使用统一的网络架构和创新的匹配设计提取神经特征，并引入尺度对齐步骤来校正数据之间的尺度变化。通过尺度和骨骼损失函数指导网络学习尺度不变的特征表征，消除了预处理卫星地图的需要。在CARLA模拟器中引入了一个数据集用于评估。
