Abstract-Vi presenterar en robust plan hitta algoritm som i kombination med plan-baserad ram-till-ram registrering ger exakt realtid pose uppskattning. Vår planextrahering är kapabel att hantera stora och glesa dataset såsom de som genereras från spinning multi-laser sensorer såsom Velodyne HDL-32E LiDAR. Vi testar vår algoritm på frameto-frame-registrering i en sluten inomhusbana med 827 på varandra följande 3D-laserskanningar (över 57 miljoner poäng), utan ytterligare information (t.ex. odometri, IMU). Vår algoritm överträffar, i både noggrannhet och tid, tre state-of-the-art metoder, baserat på iterative närmaste punkt (ICP), planbaserad randomiserad Houghtransform, och planar region växer.
av successiv laserskanning med hjälp av en Hough-transform implementation REF.
Finding planes in LiDAR point clouds for real-time registration
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}