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classDetector{public:Detector() =default;//让编译器自动为我们生成函数体voidDistanceDetector(constYAML::Node& node);voidScanContextDetector(constYAML::Node& node);voidaddLatestKeyFrame(constKeyFrame& key_frame,constCloudData::Cloud_Ptr& cloud_data)override;b...
// 接口一,一帧点云生成scan context,计算ring key, sector keyvoidSCManager::makeAndSaveScancontextAndKeys(pcl::PointCloud<SCPointType>&_scan_down){// scancontext 带高度的俯视图Eigen::MatrixXdsc=makeScancontext(_scan_down);// v1// 每个环ring的最大高度平均值Eigen::MatrixXdringkey=makeRingke...
Easy to use: A user just remembers and uses only two API functions;makeAndSaveScancontextAndKeysanddetectLoopClosureID. Fast: tested the loop detector runs at 10-15Hz (for 20 x 60 size, 10 candidates) Example: Real-time LiDAR SLAM ...
开源工程:https://github.com/irapkaist/scancontext 目前已经集成在了一些开源工程中 SC-A-LOAM SC-LeGO-LOAM SC-LIO-SAM FAST_LIO_SLAM PyICP-SLAM navtech-radar-slam Scan Context 应用于基于3D点云的重定位和场景识别,主要思想是将场景3维信息压缩,将笛卡尔坐标系的信息转换到极坐标系下计算。
代码:https://github.com/irapkaist/scancontext.git 本文来自点云PCL博主的分享,未经作者允许请勿转载,欢迎各位同学积极分享和交流。 摘要 位置识别是机器人导航中的的关键模块,现有的研究主要集中在视觉位置识别上,即仅仅根据之前访问过的地方的外观来识别它们。在本文中,我们通过基于结构外观(即距离传感器)识别位置来...
作为激光雷达的回环而言,最经典的仍然是Scan Context,但是Scan Context仍然会存在有一些缺陷,一是它只利用了最大的高度,丢失了很多点云信息,二是Scan-Context不具有旋转不变性,需要进行暴力匹配,三是Scan-Context缺少特征提取步骤。所以文章《LiDAR Iris for Loop-Closure Detection》...
代码:https://github.com/irapkaist/scancontext 论文:https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8593953 回环检测(场景识别)=场景描述+搜索,Scan context的作用是作为描述符来描述点云数据,其搜索算法则是保证回环能够快速检测出来的核心算法。
代码已开源:https://github.com/JoestarK/LiDAR-Iris IRIS是一个实验性能比ScanContext更好的开源的激光雷达全局描述子,下图是作者通过自制的VLP-16数据集验证IRIS的回环效果。 IRIS起名来自虹膜。虹膜区域内的每个点通常会通过道格曼橡胶板模型映射为一对极坐标,激光雷达的点云同样也可以被映射为极坐标的表示。
</context:component-scan> </beans> 这个文件中beans根节点下只有一个context:component-scan节点,此节点有两个属性base-package属性告诉spring要扫描的包,use-default-filters="false"表示不要使用默认的过滤器,此处的默认过滤器,会扫描包含Service,Component,Repository,Controller注解修饰的类。不想使用默认过滤器,可以...