TreeLoc：基于树木几何匹配的森林中6自由度激光雷达全局定位
机器人学
2026-02-13 v3 计算机视觉与模式识别
摘要
可靠的定位对于森林中的导航至关重要，因为GPS常常受损，激光雷达测量重复、遮挡且结构复杂。这些条件削弱了传统城市中心化定位方法的假设，这些方法假设一致特征源于唯一的结构模式，因此需要森林中心化解决方案才能在这些环境中实现鲁棒性。为解决这些挑战，我们提出TreeLoc，一个基于激光雷达的森林全局定位框架，处理场景识别和6自由度姿态估计。我们使用树干及其胸部直径(DBH)表示场景，这些树干通过其轴线对齐到共同参考系，并通过树分布直方图(TDH)进行粗匹配，随后使用2D三角形描述符进行细匹配。最后通过两步几何验证实现姿态估计。在多样化的森林基准数据集上，TreeLoc超越了基线方法，实现了精准定位。消融研究验证了每个组件的贡献。我们还提出了使用来自紧凑全局树数据库描述符进行长期森林管理的应用。TreeLoc已开源于https://github.com/minwoo0611/TreeLoc，供机器人社区使用。
引用
@article{arxiv.2602.01501,
title = {TreeLoc: 6-DoF LiDAR Global Localization in Forests via Inter-Tree Geometric Matching},
author = {Minwoo Jung and Nived Chebrolu and Lucas Carvalho de Lima and Haedam Oh and Maurice Fallon and Ayoung Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.01501},
year = {2026}
}
备注
An 8-page paper with 7 tables and 8 figures, accepted to ICRA 2026