本研究提出了一种基于SOLVR的方法,用于激光雷达-视觉重新定位中的位置识别与6自由度登记问题。通过对传感器模态的对齐和损失定义,显著提升了位置识别和注册性能。
该论文提出了一种使用结构线索来增强基于图像的位置识别的方法,通过将2D卷积神经网络与从结构运动点云导出的体素网格作为输入的3D CNN相结合来完成。最终得到了最佳性能。在牛津机器人车数据集上,该方法的表现优于仅从一个输入模态性提取的描述符,包括最先进的基于图像的描述符。在低描述符维度下,该方法的表现超过最先进的描述符高达90%。
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