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...
此模式初始化容器上下文并返回cContainers指定的第一组容器描述符。 CLFS_SCAN_FORWARD 返回cContainers指定的第一组容器。 CLFS_SCAN_BACKWARD 返回cContainers指定的最后一组容器。 [in, out] pcxScan 指向客户端分配的CLFS_SCAN_CONTEXT结构的指针,该结构接收扫描上下文,当客户端扫描专用日志的日志容器时,该上...
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。
scan context是一个描述场景的描述符,它之前不是用在slam上面的,但是有人将它用到激光slam上面,发现还可以,于是这个scan context就用来进行激光slam的位置识别(做闭环用的)。 首先是点云分割,就按照半径的方向,分成一个个环,然后每个环再进行360°的切割。
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中进行回环检测和Place Recognition。
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。 利用3D点云做场景识别的一般思路 相比较之下,3D点云的回环检测相比较于视觉回环检测更加困难,原因主要是3D点云缺乏色彩信息,纹理信息等,无法提取出传统的图像所特有的特征(ORB,SI...