CoFi：用于高效持久点云地图中 LiDAR 定位的由粗到精 ICP 算法
计算机视觉与模式识别
2024-02-29 v2 机器人学
信号处理
摘要
近年来，LiDAR 里程计与定位吸引了日益增长的研究兴趣。在现有工作中，迭代最近点（ICP）因精确高效而被广泛使用。然而，由于其非凸性及局部迭代策略，基于 ICP 的方法易陷入局部最优，进而需要精确的初始化。本文提出 CoFi，一种用于 LiDAR 定位的由粗到精 ICP 算法。具体而言，该算法在多种体素分辨率下对输入点集进行下采样，并将变换从粗点集逐步细化至细粒度点集。此外，我们提出一种基于地图的 LiDAR 定位算法，其从 LiDAR 帧中提取语义特征点，并应用 CoFi 在高效点云地图上估计位姿。借助 Cylinder3D 算法进行 LiDAR 扫描语义分割，所提出的 CoFi 定位算法在 KITTI 里程计基准上展现出最先进的性能，较文献方法有显著改进。
引用
@article{arxiv.2110.10194,
title = {CoFi: Coarse-to-Fine ICP for LiDAR Localization in an Efficient Long-lasting Point Cloud Map},
author = {Yecheng Lyu and Xinming Huang and Ziming Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.10194},
year = {2024}
}
备注
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