GeoLCR: 注意機構に基づく幾何学的ループ閉じ込めと位置合わせ
GeoLCR: Attention-based Geometric Loop Closure and Registration
LiDAR点群をボクセル化してループ検出を行い、点単位の位置合わせモデルで姿勢精度を高める手法を提案。複数データセットで翻訳・回転精度が最大2倍向上し、ループ検出成功率100%を達成。
著者: Jing Liang, Sanghyun Son, Ming Lin, Dinesh Manocha
分類: cs.RO
原文アブストラクト
We present a novel algorithm specially designed for loop detection and registration that utilizes Lidar-based perception. Our approach to loop detection involves voxelizing point clouds, followed by an overlap calculation to confirm whether a vehicle has completed a loop. We further enhance the current pose's accuracy via an innovative point-level registration model. The efficacy of our algorithm has been assessed across a range of well-known datasets, including KITTI, KITTI-360, Nuscenes, Complex Urban, NCLT, and MulRan. In comparative terms, our method exhibits up to a twofold increase in the precision of both translation and rotation estimations. Particularly noteworthy is our method's performance on challenging sequences where it outperforms others, being the first to achieve a perfect 100% success rate in loop detection.
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