基于语义图和语义扫描上下文的激光点云两步重定位方法

作     者：黄孝鸿 彭育辉 黄炜 

作者机构：福州大学机械工程及自动化学院 

出 版 物：《激光与光电子学进展》 (Laser & Optoelectronics Progress)

年 卷 期：2024年第18期

页      面：199-206页

核心收录：

学科分类：08[工学] 082304[工学-载运工具运用工程] 080203[工学-机械设计及理论] 080204[工学-车辆工程] 0802[工学-机械工程] 0823[工学-交通运输工程] 

基　　金：福建省引导性科技计划项目(2022H0007) 福建省自然科学基金(2021J01559) 

主　　题：同步定位与地图构建 重定位 语义图 语义扫描上下文 点云配准 

摘      要：为更好解决基于同步定位与地图构建（SLAM）地图无人车的长期定位问题，提出一种基于语义图相似匹配与候选帧的语义扫描上下文描述符，通过粗、细两步定位实现对点云场景的重定位。首先，提取点云语义和几何特征，剔除移动、可移动类对象，通过融合语义信息和拓扑关系构建语义图，以图相似度计算实现快速重定位粗匹配；其次，通过全局语义迭代最近点（ICP）方法计算点云之间的相对偏航角和水平位移，为点云配准提供良好的初始值；最后，通过语义扫描上下文生成全局语义描述符，通过对比描述符判别点云相似性，完成精准重定位。实验结果表明：所提方法相较基于语义图的地点识别方法在地点识别精度、遮挡场景和视角变化场景下精度分别提升20.10%、20.90%和20.47%。