全局融合多期地图：香港科技大学LiDAR建图创新

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#论文# IROS2023| 香港科技大学发布使用语义线和平面的多会话、面向定位和轻量级Lidar建图 【Multi-Session, Localization-oriented and Lightweight LiDAR Mapping Using Semantic Lines and Planes】 作者单位：Hkust - Dji联合创新实验室与香港建筑机器人中心 文章链接：[2307.07126] Multi-Session, Localization-oriented ...  

 在本文中，我们通过使用轻量级的线和平面图表示，而不是广泛使用的点云，提出了一个用于城市环境中的多段式的集中式LiDAR建图框架。所提出的框架以由粗到精的方式实现了一致性建图。全局位置识别通过关联Grassmannian流形上的线条和平面来实现，然后通过离群点剔除辅助的位姿图优化进行地图合并。然后还设计了一种新的光束法平差来提高直线和平面的局部一致性。   在实验部分，使用公开和自收集的数据集来展示效率和有效性。实验结果表明，本文提出的LiDAR建图框架能够全局地融合多期地图，并对地图进行增量优化，适用于轻量级机器人定位。