CORAL：用于双模态地点识别的彩色结构化表示
计算机视觉与模式识别
2021-07-20 v2 机器人学
摘要
地点识别对于无漂移定位系统不可或缺。由于环境的变化，使用单模态的地点识别存在局限性。本文中，我们提出一种双模态地点识别方法，可从视觉与 LiDAR 两种模态中提取复合全局描述子。具体而言，我们首先构建由 3D 点生成的 elevation image 作为结构化表示。然后，我们推导 3D 点与图像像素之间的对应关系，并进一步将其用于把逐像素视觉特征合并到 elevation map 网格中。以此方式，我们在一致的鸟瞰图框架下融合结构特征与视觉特征，产生一种语义表示，即 CORAL。整个网络称为 CORAL-VLAD。在 Oxford RobotCar 上的对比表明，CORAL-VLAD 相对于其他 SOTA 方法具有更优性能。我们还证明了我们的网络可泛化至跨城市数据集上的其他场景与传感器配置。
引用
@article{arxiv.2011.10934,
title = {CORAL: Colored structural representation for bi-modal place recognition},
author = {Yiyuan Pan and Xuecheng Xu and Weijie Li and Yunxiang Cui and Yue Wang and Rong Xiong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.10934},
year = {2021}
}