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轴最...
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, 上T-RO了……, 牛。 《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-...
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 ...
ScanContext 论文阅读笔记 1. 浅读文章 2. 提出的方法 3. 算法流程 3.1 Scan Context的创建 (1) 与Shape Context的渊源 (2) 为什么选择Maximum height? (3) Partition a 3D scan (4) 给每个Bin进行赋值:Bin Encoding (5) Scan Context Matrix 3.2 Similarit... 查看原文 IROS2019多传感器融合SLAM方向 ...
1.<context:component-scan /> 是对包进行扫描,解决@Controller标识的类的bean的注入和使用. 2 <mvc:annotation-driven /> 添加注解驱动,使注解标注的类生效。用来匹配请求的Controller 3.<mvc:default-servlet-handler /> 开通访问静态资源 ,会在Spring...JAVA...
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...