使用视角相关地图描述符的判别性地图检索

地图检索，即在移动机器人先前构建的大型2D点集地图集合上进行相似性搜索的问题，对于室内外环境中的自主导航至关重要。词袋（BoW）方法构成了地图检索的一种流行方法；然而，这些方法因忽略局部特征的空间布局信息而描述能力极为有限。本文的主要贡献是将词袋地图检索方法扩展以利用来自局部特征的空间信息。我们的策略是显式建模输入局部地图的唯一视角；局部特征的位姿相对于该唯一视角定义，并可视为用于判别性地图检索的附加不变特征。具体而言，我们希望确定对移动物体、杂波、遮挡和实际视角不变的唯一视角。因此，我们执行场景解析以分析场景结构，并将场景结构的“中心”视为唯一视角。我们的场景解析基于曼哈顿世界语法，其施加准曼哈顿世界约束以实现对杂乱和移动物体不变的场景结构的鲁棒检测。使用公开可用的radish数据集的实验结果验证了所提方法的有效性。