CORSAIR：卷积对象检索与对称性辅助配准
计算机视觉与模式识别
2022-04-26 v3 机器人学
摘要
本文研究在未知环境中利用在线获取的部分点云观测进行在线对象级建图。我们开发了一种用于全卷积对象检索与对称性辅助配准（CORSAIR）的方法。我们的模型扩展了全卷积几何特征（Fully Convolutional Geometric Features）模型，除从点云观测中学习局部逐点特征外，还学习全局对象形状嵌入。全局特征用于从类别数据库中检索相似对象，局部特征用于观测对象与检索对象间的鲁棒位姿配准。我们的公式还利用对象形状中存在的对称性，从不同对称类获取有前景的局部特征对用于匹配。我们在具有不同对象类别的合成与真实世界数据集上展示结果，以验证方法的鲁棒性。
引用
@article{arxiv.2103.06911,
title = {CORSAIR: Convolutional Object Retrieval and Symmetry-AIded Registration},
author = {Tianyu Zhao and Qiaojun Feng and Sai Jadhav and Nikolay Atanasov},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.06911},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 8 figures