(1) 与Shape Context的渊源 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...
(1) 与Shape Context的渊源 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...
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...
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...
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...
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。 2提出的方法•The representation that preserves ...
《Scan Context++: Structural Place Recognition Robust to Rotation and Lateral Variations in Urban Environments》(TRO 2021 ) Motivation 出发点是为了完善之前的SCAN-context,在之前SCAN-Context的旋转不变性的基础上,提出了新的描述子,使得对于旋转平移都具有不变性(当row-yaw轴运动不是很剧烈的时候), 并且还提...
1.简介 Scan Context 就包括空间描述子的定义方法和与之对应的匹配算法。并提供了高效的 bin 编码函数,同时这种编码对点云的密度和法向的变化不敏感。另外SC还保存点云的内部结构,并使用一种有效的两阶段匹配算法,相比于其他空间描述子而言性能更好。 2.论文浅读 基于 Sc