深度贝叶斯ICP协方差估计
机器人学
2022-12-05 v1 计算机视觉与模式识别
机器学习
摘要
迭代最近点(ICP)点云配准算法的协方差估计对于状态估计与传感器融合至关重要。我们认为,ICP的主要误差来源在于输入数据本身,从传感器噪声到场景几何均包含在内。受益于点云深度学习的最新进展,我们提出了一种数据驱动方法来学习ICP的误差模型。我们估计了建模数据相关的异方差偶然不确定性的协方差,并使用变分贝叶斯方法估计了认知不确定性。系统评估在多个数据集上的激光雷达里程计上完成,与当前最优方法相比展现出良好结果。
引用
@article{arxiv.2202.11607,
title = {Deep Bayesian ICP Covariance Estimation},
author = {Andrea De Maio and Simon Lacroix},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.11607},
year = {2022}
}