二、Suma++编译 #和rangenet_lib同个workspace即可git clone https://github.com/PRBonn/semantic_suma.git# 下载额外的依赖项(或者自己将glow克隆到catkin工作区src中):catkin deps fetch# buildcatkin build --save-config -i --cmake-args -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DOPENGL_VERSION=460-DENABLE_NVIDIA_...
论文题目:SuMa++:Efficient LiDAR-based Semantic SLAM 一、摘要 可靠的高精度定位和建图是自动驾驶系统的关键环节。除了高精度的几何信息以外,地图中还应该包含语义信息,以为载体的智能行为提供依据。但在实际环境中,移动物体的存在会使建图过程变得更加复杂,因为它会污染地图并影响定位效果。在这篇文章里,我们在传统...
这里主要来介绍一下《SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM》这篇论文。论文原文链接为:https://www.ipb.uni-bonn.de/wp-content/papercite-data/pdf/chen2019iros.pdf。下面的主要框架为任乾博士博客的内容,加入了作者个人的学习和理解。 SUMA++ 1. 文章贡献 可靠...
SLAM大牛Cyrill Stachniss组发表在IROS2019的新论文SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM,已经开源。 demo视频: 论文链接: http://www.ipb.uni-bonn.de/wp-content/papercite-data/pdf/chen2019iros.pdf 开源代码: https://github.com/PRBonn/semantic_suma 该论文背景及主要工作: 可靠并精确的定位和建图...
标题:SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM 作者:Xieyuanli Chen, Andres Milioto, Emanuele Palazzolo, Philippe Giguere, Jens Behley, Cyrill Stachniss 来源: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS),2019
激光测距扫描生成这类的语义地图 本方法利用了现代LiDAR SLAM pipeline的思想,并且包含由FCN进行语义分割后的语义信息 可生成高质量的语义地图,同时改善地图的几何形状和里程计的质量...SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM 摘要和引言 摘要 关键 方法 结果 引言 关键工作 过程 主要贡献 结果和讨论 结果 下...
SLAM激光雷达IROS19计算机视觉 SLAM大牛Cyrill Stachniss组发表在IROS2019的新论文SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM,已经开源。 论文链接: http://www.ipb.uni-bonn.de/wp-content/papercite-data/pdf/chen2019iros.pdf 开源代码: https://github.com/PRBonn/semantic_suma ...
所以博主打算开一个新的系列来介绍。这里主要来介绍一下《SuMa++: Efficient LiDAR-based Semantic SLAM》这篇论文。论文原文链接为:https://www.ipb.uni-bonn.de/wp-content/paper... 0. 简介 作为一名技术博主,最主要的还是需要不断地学习新的知识,而最好的学习就是不断地阅读新的文章,并不断地学习和总结...
SuMA++:Efficient LiDAR-based Semantic SLAM 简介: 基于曲面建图(surfelbased mapping)方法的基础上,增加语义信息的融合以解决建图时移动物体的问题。语义信息是通过神经网络完成,该网络给点云中的点添加标签,建图时得到的是带有标签的曲面,1、可以滤除动态物体 2、使用语义信息对里程计进行约束,提高建图的精度 主...
In this paper, we propose an extension of a recently published surfel-based mapping approach exploiting three-dimensional laser range scans by integrating semantic information to facilitate the mapping process. The semantic information is efficiently extracted by a fully convolutional neural network and ...