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【泡泡点云时空】城市长期定位场景下的基于深度图的实时柱类物体提取器

泡泡机器人SLAM  · 公众号  · 机器人  · 2021-12-02 23:40
泡泡点云时空,带你精读点云领域顶级会议文章标题:Online Range Image-based Pole Extractor for Long-term LiDAR Localization in Urban Environments作者:Hao Dong, Xieyuanli Chen, Cyrill Stachniss 来源:arxiv编译:曹明审核:lionheart这是泡泡点云时空推送的第249篇文章,欢迎个人转发朋友圈;其他机构或自媒体如需转载,后台留言申请授权摘要 对于移动机器人系统而言,鲁棒而准确的定位是至关重要的。柱类物体,比如交通信号牌,柱子,路灯等,是城市场景下的定位的理想路标,因为它们既具有自身的特征,又有长期的稳定性。在这篇文章中,我们提出了一种新颖、准确与快速的柱状物体提取方法,能够实时运行,并且只使用极少的运算资源,因此可以用于定位系统中。我们的方法的所有计算都



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