SeDAR——语义检测与测距：人类无需LiDAR即可定位，机器人可以吗？
机器人学
2018-05-03 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
一个人如何利用平面图确定自己的位置？可以肯定地说，我们并不会显式地测量到每个可见表面的深度，并尝试将其与平面图中不同的位姿估计进行匹配。然而，这正是大多数机器人扫描匹配算法的运作方式。同样，我们也不会将平面图中存在的二维几何图形拉伸成三维，并尝试将其与现实世界对齐。然而，这正是大多数基于视觉的方法进行定位的方式。人类的做法恰恰相反。我们不使用深度，而是使用高级语义线索。我们不将平面图向上拉伸到第三维，而是将三维世界压缩成一个二维表示。证据在于，我们日常生活中使用的许多平面图并不精确，而是选择具有高度区分性的地标。在这项工作中，我们利用这一洞察，提出了一种仅依赖于平面图中存在并从RGB图像中提取的语义标签的全局定位方法。虽然我们的方法在可用时能够使用距离测量，但我们证明它们并非必需，因为我们在没有它们的情况下也能取得与最先进技术相当的结果。
引用
@article{arxiv.1709.01500,
title = {SeDAR - Semantic Detection and Ranging: Humans can localise without LiDAR, can robots?},
author = {Oscar Mendez and Simon Hadfield and Nicolas Pugeault and Richard Bowden},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.01500},
year = {2018}
}