NDT-Map-Code: A 3D global descriptor for real-time loop closure detection in lidar SLAM

要約

場所認識としても知られるループ閉鎖検出は、以前に訪問した場所を特定することを目的としており、SLAM システムの重要なコンポーネントです。
LIDAR ベースのループ クロージャに関する既存の研究は、高密度点群と 360 FOV LIDAR に大きく依存しています。
この論文では、路上運転と地下バレーパーキングの両方のシナリオ向けに設計された、すぐに使える NDT (正規分布変換) ベースのグローバル記述子、NDT マップ コードを提案します。
NDT マップ コードは、高密度の点群を必要とせずに NDT マップから直接抽出できるため、優れたスケーラビリティと低いメンテナンス コストが実現します。
NDT 表現は代表的なパターンを識別するために利用され、空間的な位置 (方位、範囲、高さ) に従ってさらにエンコードされます。
NIO 地下駐車場データセットと KITTI データセットの実験結果は、私たちの方法が最先端の方法と比較して大幅に優れたパフォーマンスを達成することを示しています。

要約(オリジナル)

Loop-closure detection, also known as place recognition, aiming to identify previously visited locations, is an essential component of a SLAM system. Existing research on lidar-based loop closure heavily relies on dense point cloud and 360 FOV lidars. This paper proposes an out-of-the-box NDT (Normal Distribution Transform) based global descriptor, NDT-Map-Code, designed for both on-road driving and underground valet parking scenarios. NDT-Map-Code can be directly extracted from the NDT map without the need for a dense point cloud, resulting in excellent scalability and low maintenance cost. The NDT representation is leveraged to identify representative patterns, which are further encoded according to their spatial location (bearing, range, and height). Experimental results on the NIO underground parking lot dataset and the KITTI dataset demonstrate that our method achieves significantly better performance compared to the state-of-the-art.

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