摘要
本申请属于计算机视觉技术领域,公开了一种基于多重对应点协同配准的激光语义同步定位与建图方法,包括:将激光雷达点云数据映射到鸟瞰极坐标系上,提取逐点高维特征;将高维特征输入至U型网络中,为每个激光雷达点云预测相应类别标签,并根据标签把点云划分为静态点云、动态点云和地面点云;使用核心点卷积和注意力机制同步捕获静态点云帧内与帧间的的节点特征;使用帧内与帧间节点的节点特征,构建松弛相似度矩阵,求解跨帧节点的最优匹配关系;搜索局部点云精确对应关系并解算姿态估计,同时协同地面点云配准方法优化位姿。本申请通过语义引导的多层次对应点配准机制,实现动态复杂场景下的高精度三维运动估计与地图构建。
技术关键词
节点特征
矩阵
语义标签
三维语义地图
邻域
坐标系
激光雷达点云数据
多层感知机
关系
语义地图构建
地面
松弛
网格
点云配准方法
系统为您推荐了相关专利信息
安全性预警方法
深度随机森林
电力系统
序列
特征选择
大脑功能网络
拉普拉斯
采集磁共振图像
矩阵
皮尔逊相关系数
多尺度地理信息
数字表面模型
多光谱
激光雷达
数字高程模型
网络结构
电池特征
数据
注意力机制
联合损失函数