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...
一、Scan Context技术概述 Scan Context,由韩国KAIST大学的Giseop Kim和Ayoung Kim于2018年提出,并在IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)上发表。该技术旨在通过构建3D点云数据的全局描述符,实现高效的场景识别和回环检测。其核心思想是将复杂的3D点云数据降维处理,转化为易于处...
Scan Context这篇文章由韩国KAIST大学的Giseop Kim和Ayoung Kim所写,它的主要特点是提出了Scan Context这个非直方图的全局描述符,来帮助我们对“上下文”(当前/之前的数据)进行更快速、有效地搜索。 典型的应用就是在LiDAR SLAM中进行回环检...
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轴最...
Scan Context这篇文章由韩国KAIST大学的Giseop Kim和Ayoung Kim所写,它的主要特点是提出了Scan Context这个非直方图的全局描述符,来帮助我们对“上下文”(当前/之前的数据)进行更快速、有效地搜索。典型的应用就是在LiDAR SLAM中进行回环检测和Place Recognition。
Scan Context这篇文章由韩国KAIST大学的Giseop Kim和Ayoung Kim所写,它的主要特点是提出了Scan Context这个非直方图的全局描述符,来帮助我们对“上下文”(当前/之前的数据)进行更快速、有效地搜索。 典型的应用就是在LiDAR SLAM中进行回环检测和Place Recognition。
1. 描述符编码 降维后的Scan context就是一个Nr*Ns的矩阵,矩阵存储的值就是“地貌”的高度值;这个矩阵就是对该场景的编码,由于包含了全局信息,所以是一个全局的描述符 2. 相似度打分:列向比较 Scan context的特点是:由于雷达视角的不同,即当雷达在同一地点纯转动了一定角度之后,列向量向量值不变,但是会出现...
Scan Context这篇文章由韩国KAIST大学的Giseop Kim和Ayoung Kim所写,它的主要特点是提出了Scan Context这个非直方图的全局描述符,来帮助我们对“上下文”(当前/之前的数据)进行更快速、有效地搜索。 典型的应用就是在LiDAR SLAM中进行回环检测和Place Recognition。
1. 描述符编码 降维后的Scan context就是一个Nr*Ns的矩阵,矩阵存储的值就是“地貌”的高度值;这个矩阵就是对该场景的编码,由于包含了全局信息,所以是一个全局的描述符 2. 相似度打分:列向比较 Scan context的特点是:由于雷达视角的不同,即当雷达在同一地点纯转动了一定角度之后,列向量向量值不变,但是会出现...
本文提出了一种结合拓扑定位和度量定位的全局位置识别模块。作为一种全局定位方法,该方法可以解决被绑架机器人在唤醒阶段充当位置识别器的问题,还展示了Scan Context++在旋转方向和横向方向上的不变性,通过评估,我们验证了所提出的定位器在不需要先验知识的情况下实现了可辨别性和实时性能。