Исследователи КАИСТ представляют Quatro++ надежный глобальный регистрационный фреймворк, использующий сегментацию земли для закрытия циклов в системах SLAM с использованием LiDAR.

Исследователи КАИСТ представляют Quatro++ надежный глобальный регистрационный фреймворк с использованием LiDAR и сегментацией земли для циклов в системах SLAM

<img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-01-at-1.24.27-PM-1024×597.png”/><img alt=”” src=”https://ai.miximages.com/www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2023/12/Screenshot-2023-12-01-at-1.24.27-PM-150×150.png”/><p>Проблема разреженности и снижение качества в методе SLAM с использованием LiDAR были решены с помощью введения Quatro++, надежной глобальной системы регистрации, разработанной исследователями из KAIST. Этот метод превзошел предыдущие показатели успеха и улучшил точность и эффективность закрытия циклов благодаря сегментации по поверхности. Quatro++ демонстрирует значительно лучшую производительность при закрытии циклов, что приводит к лучшим ограничениям цикла и более точным результатам картографирования по сравнению с методами, основанными на обучении.</p><p>Исследование рассматривает влияние глобальной системы регистрации на SLAM на основе графа с акцентом на закрытие циклов. По сравнению с методами, основанными на обучении, Quatro++ особенно эффективен в закрытии циклов, улучшении ограничений цикла и получении более точных карт. Он обеспечивает последовательные результаты при разных точках зрения и снижает искажения траектории, которые наблюдаются при использовании других подходов. </p><p>Метод Quatro++ решает важную задачу регистрации точек облаков 3D, которая является фундаментальной в робототехнике и компьютерном зрении. В то время как многие методы SLAM, основанные на использовании LiDAR, уделяют приоритет осцилляции или обнаружению циклов, важность закрытия циклов для улучшения ограничений цикла была недостаточно исследована. Чтобы справиться с проблемами разреженности и снижения качества, с которыми сталкиваются глобальные методы регистрации LiDAR SLAM, Quatro++ представляет собой надежную глобальную систему регистрации, в которую включена сегментация по поверхности. </p><p>Quatro++ — это очень эффективная глобальная система регистрации для LiDAR SLAM, которая решает проблемы разреженности и снижения качества. Она достигает этого путем использования сегментации по поверхности для улучшения надежной регистрации, особенно для наземных транспортных средств. Одной из ключевых особенностей Quatro++ является использование квази-оценки задержки и земли с сегментацией по поверхности. Экспериментальные результаты на наборе данных KITTI показали, что Quatro++ может значительно улучшить точность перевода и вращения при закрытии циклов, а также он был показан применимым в системах INS путем компенсации углов крена и тангажа. </p><p>Quatro++ продемонстрировал исключительный успех в LiDAR SLAM, достигая более высокого процента успеха, благодаря устранению проблем разреженности и снижения качества. Сегментация по поверхности глобальной системы регистрации значительно улучшила процент успеха для наземных транспортных средств, приводя к более точному картографированию и улучшению качества ограничений цикла. Quatro++ превзошел RANSAC, FGR и TEASER при закрытии циклов на различных наборах данных и конфигураций датчиков LiDAR. Его применимость в системах INS, компенсируя углы крена и тангажа, подчеркивает его гибкость и применимость в различных сценариях. </p><p>В заключение, Quatro++ успешно решает проблемы разреженности и снижения качества в глобальной системе регистрации LiDAR SLAM, превосходя существующие методы с более высоким процентом успеха. Техника сегментации по поверхности значительно улучшила надежность регистрации и закрытия циклов, что привело к более точному картографированию. Хотя есть ограничения в регистрации на основе соответствия, сегментация по поверхности значительно увеличила процент успеха, особенно в дальних случаях, снижая при этом вычислительные затраты. </p>