这个问题很关键,比如在遮挡发生时,即使两帧之间的距离很近,但他们的重叠区域却不多,此时简单的根据总体误差、outliers数量等指标来判断的话,很容易误判,论文中举了 KITTI 数据集的一个例子,如下所示。 图6. 简单地以总体误差作为评价指标,导致错误结果 图6中,横轴表示位置,0.00表示候选帧的位置,1.00表示当前帧的...
从图中可以看出,在所有LUBM和UOBM数据集上,SUMA的预处理时间都比PAGOdA更快,特别的,在三个UOBM数据集上,SUMA的预处理时间比PAGOdA快了七倍。 总结 SUMA是一个支持OWL 2 DL本体的高效可扩展的查询回答系统。SUMA通过为事实和规则构建高效的索...
目前MOS没有一个通用的评测基准,这一部分主要尝试解决这个问题。 所提出的评测指标主要是基于SemanticKITTI数据集,然后手动将所有类别重新组织为仅两种类型:移动和非移动/静态对象。实际移动的车辆和人属于移动对象,所有其他类属于非移动/静态对象。 为了量化 MOS 性能,在移动物体上使用常用的 Jaccard 指数或交并比 (IoU...
该语义编号被生成通过Milioto等人的FCN[21],其被训练使用Behley等人的SemanticKITTI数据集[1]。 图1. 只使用LiDAR扫描使用我们的方法生成的KITTI数据集的语义地图。地图使用面元表示,对应颜色表示一个类别标号。总之,我们的语义SLAM流程能够提供高质量的语义地图,与非语义地图相比,具有更高的度量准确性。 本文的主要...
分割。Wang和Kim使用来自KITTI数据集的图像和3D点云来联合估计道路布局,并通过事先应用相对位置来语义上分割城市场景。Jeong等。还提出了一种基于多模态传感器的语义3D映射系统,以在大规模...提高投影匹配ICP的姿态估计精度。我们使用KITTI数据集中的道路数据集和里程计来测试我们提出的语义SLAM系统。这个数据集(特别是...
语义信息由全卷积神经网络有效提取,并呈现在激光测距数据的球面投影上.这种计算的语义分割导致整个扫描的点状标记,允许我们用标记的表面构建语义丰富的地图.这种语义图使我们能够可靠地过滤移动对象,但也通过语义约束改善投影扫描匹配.我们对极少数静态结构和大量移动车辆的KITTI数据集进行的具有挑战性的公路序列的实验评估...
表1显示了相对平移和相对旋转误差,图7显示了在数据集的这一部分测试的不同方法的相应轨迹.一般来说,我们看到我们提出的方法SuMa++生成了更一致的轨迹,并且在大多数情况下实现了比SuMa更低的平移误差.与仅仅移除所有可能移动的对象的基线相比,SuMa是不可移动的,与SuMa++相比,我们看到非常相似的性能.这证实了SuMa在这...
所提出的评测指标主要是基于SemanticKITTI数据集,然后手动将所有类别重新组织为仅两种类型:移动和非移动/静态对象。实际移动的车辆和人属于移动对象,所有其他类属于非移动/静态对象。 为了量化 MOS 性能,在移动物体上使用常用的 Jaccard 指数或交并比 (IoU) 指数: ...
语义信息由全卷积神经网络有效提取,并呈现在激光测距数据的球面投影上.这种计算的语义分割导致整个扫描的点状标记,允许我们用标记的表面构建语义丰富的地图.这种语义图使我们能够可靠地过滤移动对象,但也通过语义约束改善投影扫描匹配.我们对极少数静态结构和大量移动车辆的KITTI数据集进行的具有挑战性的公路序列的实验评估...
我们利用KITTI数据集中的公路(road)数据集和里程计数据集(odometry)来测试我们提出的语义SLAM系统。该数据集(尤其是KITTI公路数据集)中包含大量的行驶中的汽车。实验结果表明,在真实的动态环境中我们的语义SLAM方法具有更高的定位精度以及鲁棒性。我们的激光雷达语义SLAM系统已经开源。