Die Autoren evaluieren die Leistungsfähigkeit von vier verschiedenen LiDAR-basierten Orterkennungsmodellen, sowohl handgefertigten als auch lernbasierten Methoden, in dichten Waldumgebungen. Sie konzentrieren sich dabei auf die Evaluierung der Lokalisierung bei signifikanten Translations- und Orientierungsunterschieden zwischen entsprechenden LiDAR-Scan-Paaren.
Der beste Ansatz, Logg3dNet, wird dann in ein vollständiges 6-DoF-Posenschätzungssystem integriert, das mehrere Verifizierungsebenen für eine präzise Registrierung einführt. Das System wird in drei Betriebsmodi evaluiert: Online-SLAM, Offline-Multi-Missions-SLAM-Kartenerstellung und Relokalisierung in eine Vorher-Karte. Die Experimente zeigen, dass das System in der Lage ist, bis zu 80% der korrekten Schleifenkandidaten mit Basislinien von bis zu 5 m und 60% bis zu 10 m zu identifizieren.
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