基于立体V-SLAM的点云变化检测：数据集、指标与基线
机器人学
2022-11-14 v2
摘要
定位与导航是基本机器人任务，需准确且最新的地图以完成，利用众包数据检测地图变化是一种颇具吸引力的方案。收集与处理众包数据需低成本传感器与算法，但现有方法依赖昂贵传感器或计算密集型算法。此外，目前缺乏用于评估点云变化检测的数据集。故此，本文提出一种使用立体相机与 IMU 等低成本传感器检测点云地图变化的新型框架。进而，我们借助高保真模拟器 Unreal Engine 4 创建了数据集及相应指标以评估点云变化检测。实验表明，我们的视觉框架能有效检测数据集中的变化。
引用
@article{arxiv.2207.00246,
title = {Point Cloud Change Detection With Stereo V-SLAM:Dataset, Metrics and Baseline},
author = {Zihan Lin and Jincheng Yu and Lipu Zhou and Xudong Zhang and Jian Wang and Yu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.00246},
year = {2022}
}