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...
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...
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轴最高点的value作为这个bin的value)。
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大学...
Scan context的会议版本论文。《Scan Context: Egocentric Spatial Descriptor for Place Recognition within 3D Point Cloud Map》(IROS2018)Motivation基于全局定位的需求,Scan context提出了一个不依赖于直方图和先验信息的方法。这个方法可以避免直方图方法带来的描述场景细节不够直接的问题。 Contribution 提出了一个有效的...
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 和待匹配的当前帧进行比较,如果比较得分高于一定阈值...