基于合成激光雷达感知与描述符空间检索的离线-在线层次化3D全局重定位
机器人学
2026-05-11 v1
摘要
3D全局重定位是移动机器人在实际应用中关键的能力之一。然而，在大规模空间中，现有方法常因巨大的姿态搜索空间和高计算开销导致在线重定位时间延长。为此，本文提出一种离线-在线层次化框架，通过解耦搜索空间来解决上述问题。在离线阶段，通过在网格地图中模拟激光雷达扫描，生成候选位置及其对应的几何描述符索引。在在线阶段，首先通过全局检索获得粗略姿态估计，然后进行点云配准以输出精确的6自由度姿态估计。实际实验表明，所提方法在3D环境中实现了平均3秒的平均重定位时间和8厘米的平均定位精度。与现有的全局重定位方法相比，所提方法在计算效率上实现了数量级的提升，同时保持了相当的重定位精度。
引用
@article{arxiv.2605.07741,
title = {Offline-Online Hierarchical 3D Global Relocalization With Synthetic LiDAR Sensing and Descriptor-Space Retrieval},
author = {Jiahua Ren and Kai Shen and Muhua Zhang and Lei Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.07741},
year = {2026}
}