后来作者将它做成了一个repository,这个repository,可以插入到任意一个开源项目中作为回环优化,比如说SC-A-LOAM[3][4]、LeGO-LOAM[5]、LIO-SAM、FAST-LIO;但是遗憾的是作者这个方法只是有ROS1; 概括[6]它操作过程:将3D"拍扁"到2D,增加了高度信息值:每个格子保存的点最大高度值(z值) 黄色的一圈叫做ring(环...
该方法是结合了相机重定位法和激光雷达重定位法各自的优势,利用高分辨率的的雷达,将采集到的点云投影成一个灰度图( intensity image),然后在灰度图上提取ORB特征描述子,利用词袋模型法做回环检测、匹配对应的特征。最后用RANSAC算法筛除一些错误的特征匹配。 该方法目前来说是描述子法中表现最好,还有目前笔者已经用...
1. 特征匹配方法: 特征匹配方法是最常见的回环检测方法之一。它通过提取和匹配环境中的特征点,如角点或边缘点,来寻找不同视角之间的对应关系。当两个观测数据中的特征点匹配数量达到一定阈值时,可以认为发现了一个回环。特征匹配方法简单直观,但在存在大量重复纹理或视角变化较大的环境中可能存在较大的误匹配问题。
利用卷积神经网络可以检测出关键帧深层特征,通过比较这些图像深层特征的相似度可以判别出是否产生了回环,有更高的鲁棒性,这一技术还在发展。 3.自编码网络的回环检测 还在摸索。。。
简介:现有的SLAM系统中比较流行的回环检测方法是特征点结合词袋的方法(如ORB-SLAM,VINS-Mono)等。基于词袋的方法是预先加载一个词袋字典树,通知这个预加载的字典树将图像中的每一局部特征点的描述子转换为一个单词,字典里包含着所有的单词,通过对整张图像的单词统计一个词袋向量,词袋向量间的距离即代表了两张图像之...
1.一种回环检测方法,其特征在于,所述回环检测方法包括: 获取当前帧和所述当前帧对应的多个历史帧; 将所述当前帧和所述多个历史帧输入至训练好的卷积自编码结构,输出所述当前帧的特征描述子和所述多个历史帧中每个历史帧的特征描述子; 根据所述当前帧的特征描述子和所述多个历史帧中每个历史帧的特征描述子,计算...
基于几何特征的回环检测方法 1.特征提取:首先从传感器数据中提取几何特征,如角点或线段。常见的特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。 2.特征描述:在提取特征后,需要为每个特征点生成独特的描述符,以便将来匹配。常用的方法有BRIEF、FREAK、BRISK等。 3.特征匹配:将当前帧提取的特征与之前帧提取的特征进行匹配,找出相似...
但激光雷达分辨率低,传递信息不如图像丰富,基于词袋模型的回环检测方法难以应用。在LeGO-LOAM[9]和LIO-SAM[10]等激光SLAM方案中使用基于里程计的回环检测方法,通过当前位置信息判断是否可能存在回环,如当前位置一定范围内,存在历史轨迹点,则与对应关键帧进行匹配,并通过迭代最近点(ICP)配准方法进行位姿计算,实现累计误差...
从左往右,每一列分别对应着KITTI00,KITTI05,KITTI08和作者采集的小规模和大规模数据集。从上往下,第一行代表的是完整的回环检测策略,第二行将回环检测问题转成一个Re-ID问题,整体的评判标准没有太大区别。可以看出,作者提出的IRIS描述子,在实验中的所有场景的回环任务和Re-ID任务中都可以取得最好的效果。
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