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RaLF：基于流的全局和度量雷达定位在 LiDAR 地图中
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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
本文介绍了一种名为RaLF的新型深度神经网络方法，用于将雷达扫描定位到环境中的LiDAR地图中。该方法通过跨模态度量学习，在两种模态之间学习共享嵌入空间来解决位置识别任务，并通过预测像素级流向量将查询雷达扫描与LiDAR地图对齐来执行度量定位任务。作者在多个真实世界的驾驶数据集上充分评估了该方法，并展示了其在位置识别和度量定位方面的表现达到了最新水平。同时，作者证明了该方法可以有效地推广到与训练过程中使用的不同城市和传感器设置上。
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关键要点
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本文提出了一种名为RaLF的新型深度神经网络方法。
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RaLF用于将雷达扫描定位到环境中的LiDAR地图中。
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该方法通过跨模态度量学习解决位置识别任务。
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RaLF通过预测像素级流向量将查询雷达扫描与LiDAR地图对齐，执行度量定位任务。
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在多个真实世界的驾驶数据集上充分评估了RaLF的方法。
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RaLF在位置识别和度量定位方面的表现达到了最新水平。
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该方法可以有效地推广到不同城市和传感器设置上。
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代码和训练模型已公开提供。
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