基于语义的3D LiDAR SLAM。利用每帧点云中逐点的语义标号,建立全局语义地图。特别地,主要创新点在于利用语义信息滤除动态物体并改变ICP的残差权重,从而提高定位和建图的精度及地图的整洁性(去除了动态残影)。 主要贡献 单帧点云逐点的精修语义标号 通过检查当前帧观测点的语义标号和地图中关联面元的语义标号的一致...
开源代码:https://github.com/jbehley/SuMa 作者:任乾 之前我们介绍过SuMa++,它是一个语义SLAM,借助语义提高了匹配精度并移除了动态物体,最终提高了点云地图的质量。而本文介绍的SuMa则为SuMa++提供了基本的SLAM框架,算是它的基础版,它包含了很多细节方面的介绍和实现方法,为了更好地理解这些方法,我们有必要对这...
论文题目:Efficient Surfel-Based SLAM using 3D Laser Range Data in Urban Environments 开源代码:https://github.com/jbehley/SuMa 之前我们介绍过SuMa++,它是一个语义SLAM,借助语义提高了匹配精度并移除了动态物体,最终提高了点云地图的质量。而本文介绍的SuMa则为SuMa++提供了基本的SLAM框架,算是它的基础版,它...
):RangeNet++语义分割每针的球形投影生成的范围图片,传感器视角下逐点编号。(语义分割) 2.1 点云语义分割 语义分割使用的是RangeNet++方法,它的主要内容在另一篇论文里,该论文并没有对这个方法进行太多的改进。RangeNet++以Darknet53 Backbone作为基础改进为RangeNet53,从而实现深度图像的分割,并重映射到点云上。详细内...
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 ...
1)里程计/SLAM 对于基于 LiDAR 的里程计实验,使用SUMA方法并在将点云输入 SLAM 管道之前应用所提出的 MOS 方法。将改进的里程计结果与SuMa和语义增强方法 SuMa++进行比较。在 KITTI 里程计基准上评估这些里程计方法,结果如下表,充分证明了有效性: 2)3D建图 ...
SLAM激光雷达IROS19计算机视觉后端开发 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 ...
其核心论文"Efficient Surfel-Based SLAM using 3D Laser Range Data in Urban Environments"提出了基于深度图和frame-to-model ICP的高效算法，它在处理大型室外场景时展现出卓越的性能。通过构建活跃地图和非活跃地图，SuMa实现了精确的回环检测，有效降低误匹配，优化了位姿图的后端处理。SuMa的魅力在于其...
SuMa++论文阅读 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...
SuMa：激光SLAM技术在室外大场景的应用 SuMa，由德国波恩大学在2018年的RSS会议上提出，是激光SLAM领域的一项创新技术。其核心论文中提出了基于深度图和frame-to-model ICP的高效算法，特别适用于处理大型室外场景，表现出色。SuMa通过构建活跃地图和非活跃地图实现了精确的回环检测，有效减少了误匹配，并优化...