Scan Context这个算法其实一开始是由Shape Context [2] 所启发的,而Shape Context是把点云的 local Keypoint 附近的点云形状 encode 进一个图像中。 Scan Context的不同在于,它不仅仅是count the number of points,而是采用了 maximum height of points in each bin(简单来说,就是取每一个bin中的所有point的z...
Scan Context这个算法其实一开始是由Shape Context [2] 所启发的,而Shape Context是把点云的 local Keypoint 附近的点云形状 encode 进一个图像中。 Scan Context的不同在于,它不仅仅是count the number of points,而是采用了 maximum height of points in each bin(简单来说,就是取每一个bin中的所有point的z...
Scan Context这个算法其实一开始是由Shape Context [2] 所启发的,而Shape Context是把点云的 local Keypoint 附近的点云形状 encode 进一个图像中。 Scan Context的不同在于,它不仅仅是count the number of points,而是采用了maximum height of pointsin each bin(简单来说,就是取每一个bin中的所有point的z轴...
int>sc_dist_result=distanceBtnScanContext(curr_desc,polarcontext_candidate);doublecandidate_dist=sc_dist_result.first;intcandidate_align=sc_dist_result.second;if(candidate_dist<min_dist){min
Scan Context,从英文字面理解就是“扫描 上下文”。 类比于我们阅读的时候,需要理解上下文,才能明白其意,LidarSLAM在进行回环检测的时候,也需要将“上下文” (之前的数据)进行比较,方才知道我们是不是又走到了之前的同一个地方(回环)。 S...
Figure 2. ScanContext示意图 [1] 1 浅读文章Scan Context,从英文字面理解就是“扫描 上下文”。类比于我们阅读的时候,需要理解上下文,才能明白其意,LidarSLAM在进行回环检测的时候,也需要将“上下文” (之前的数据)进行比较,方才知道我们是不是又走到了之前的同一个地方(回环)。Scan Context这篇文章由韩国KAIST...
Scan Context,从英文字面理解就是“扫描 上下文”。 类比于我们阅读的时候,需要理解上下文,才能明白其意,LidarSLAM在进行回环检测的时候,也需要将“上下文” (之前的数据)进行比较,方才知道我们是不是又走到了之前的同一个地方(回环)。 Scan Context这篇文章由韩国KAIST大学的Giseop Kim和Ayoung Kim所写,它的主要...
1. Scan Context 论文相关 基于Scan Context 的位置识别方案整体流程如下图所示: 大概流程为: 对一帧点云先进行 SC(Scan Context)的计算 从该帧点云的 SC 中提取出一个 N 维的向量(和环数一致)用于在 KD 树中搜索相近的关键帧 将搜索得到的参考帧的 SC 和待匹...
1.1 Scan Context 计算 计算SC 的主要过程为: 点云划分 将一帧 3D 点云按照传感器坐标系中的方位角和半径均匀划分不同的 bin,如上图所示,从方位角上看点云被划分成 个扇面(Sector),从半径反向看,点云被划分成 个环(Rings),每个扇面和环相交的部分为一个 bin。每个扇面和环的宽度(分辨率)可以从点云的最...
一、构建Scan Context NrNr:ring分成多少份 NsNs: sectors分成多少份 // 制作ScancontextMatrixXdSCManager::makeScancontext( pcl::PointCloud<SCPointType> & _scan_down ){ TicToc t_making_desc;intnum_pts_scan_down = _scan_down.points.size();// main// 初始化desc=ScancontextconstintNO_POINT =...