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基于语义高斯混合模型的LiDAR束调整
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出一种基于GNN的方法，通过语义和局部几何识别点云注册候选，实现激光雷达姿态的精确估计。该方法使用轻量级静态图结构，降低计算负担，并通过跨图关注机制计算置信度。在KITTI数据集测试中，该方法比基准更准确，轨迹更平滑，且使用更少的网络参数。
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关键要点
- 提出了一种基于GNN的方法，通过语义和局部几何形状指导点云注册候选项的识别。
- 语义和形态特征作为注册的关键参考点，实现激光雷达姿态的精确估计。
- 使用轻量级静态图结构，显著减少点云注册的计算负担。
- 通过连接候选节点和跨图关注机制计算置信度得分，估计点云扫描之间的位移。
- 在KITTI数据集测试中，该方法比基准更准确，轨迹更平滑，且使用更少的网络参数。
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