대규모 LiDAR 번들 조정(LBA)의 정확성, 효율성 및 확장성을 향상시키기 위해 점진적 공간 스무딩(PSS)과 그래프 최적성 인식 확률적 최적화(GOSO)를 결합한 새로운 방법인 PSS-GOSO를 제안합니다.
PSS-GOSO is a novel LiDAR Bundle Adjustment (LBA) method that leverages spatial smoothing, graph optimization, and stochastic clustering to achieve robust, efficient, and scalable 3D mapping, especially in large-scale, complex environments.
Proposing PSS-BA for accurate point cloud construction in complex environments.
提案されたPSS-BAは、複雑な環境でのLiDARデータからの正確なポイントクラウド構築を可能にし、高品質な3Dモデリングを実現します。