摘要：以下内容来自小六的机器人AI学习圈（6年积累，全国最大的机器人SLAM交流社区，为SLAM行业AI从业者提供从入门、学习、交流、求职、线下链接、合作、咨询、答疑等一系列的服务）知识星球每日更新内容
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【Narrowing your FOV with SOLiD: Spatially Organized and Lightweight Global Descriptor for FOV-constrained LiDAR Place Recognition 】
文章链接：[2408.07330] Narrowing your FOV with SOLiD: Spatia...
项目主页：https://sites.google.com/view/lidar-solid
开源代码：GitHub - sparolab/solid: (RA-L 2024) This reposito...
在现实的机器人导航中，由于传感器融合或传感器安装等各种因素，我们经常会遇到有限视场的情况。然而，有限的FOV会干扰描述的生成，并对位置识别产生不利影响。因此，我们使用基于LiDAR的位置识别在有限FOV下校正一致性地图中的累积漂移误差。因此，本文提出了一种鲁棒的基于LiDAR的窄视场场景下的地点识别方法。该方法基于距离-俯仰面和方位-俯仰面建立空间组织来表示位置。此外，我们通过基于垂直方向信息的重加权实现了稳健的位置描述。基于这些表示，我们的方法能够解决旋转变化并确定初始航向。此外，我们设计了一种轻量级和快速的方法来实现机器人的车载自主性。为了进行严格的验证，提出的方法在各种LiDAR地点识别场景(即,单会话、多重话路和多机器人场景)中进行了测试。据我们所知，这是首个能够应对视场受限的解决方案。
「小六的机器人AI圈」
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