VioLA：将视频与2D激光雷达扫描对齐
计算机视觉与模式识别
2023-11-09 v1
摘要
我们研究将捕获环境局部区域的视频与整个环境的2D LiDAR扫描对齐的问题。我们引入一种方法（VioLA），其首先从图像序列构建局部场景的语义地图，然后提取固定高度的点以配准到LiDAR地图。由于重建误差或相机扫描的局部覆盖，重建的语义地图可能不包含足够的配准信息。为解决此问题，VioLA利用预训练的文本到图像修复模型与深度补全模型相结合，以几何一致的方式填补缺失场景内容，从而支持位姿配准。我们在两个真实世界RGB-D基准以及一个自采集的大型办公室场景数据集上评估VioLA。值得注意的是，我们提出的场景补全模块将位姿配准性能提升了高达20%。
引用
@article{arxiv.2311.04783,
title = {VioLA: Aligning Videos to 2D LiDAR Scans},
author = {Jun-Jee Chao and Selim Engin and Nikhil Chavan-Dafle and Bhoram Lee and Volkan Isler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.04783},
year = {2023}
}
备注
8 pages