I detta dokument presenteras en ny teknik för att korrigera för fördomar i en klassisk estimator med hjälp av en inlärningsmetod. Vi tillämpar en inlärd felkorrigering på en rörledning med enbart rörelseuppskattning. Vår teknik tränar en Gaussian process (GP) regression modell med hjälp av data med marksanning. Ingångarna till modellen är högnivåfunktioner som härrör från punktmolnens geometri, och utgångarna är de förutsagda fördomarna mellan poser som beräknas av estimatorn och marksanningen. De förutsagda partiskheterna tillämpas som en korrigering på de poser som beräknas av estimatorn. Vår teknik är utvärderad på över 50 km av lidar data, vilket inkluderar KITTI odometrie riktmärke och lidar dataset samlas runt University of Toronto campus. Efter att ha tillämpat den inlärda partisk korrigeringen, fick vi betydande förbättringar av lidar odometri i alla testade datauppsättningar. Vi uppnådde cirka 10 procents minskning av fel på alla datauppsättningar från en redan korrekt lidar-adometrialgoritm, på bekostnad av endast mindre än 1 procents ökning av beräkningskostnaden vid körtid.
I REF användes en inlärningsmetod för att lösa avdriften av en LiDAR-baserad rörelseuppskattning.
Learning a Bias Correction for Lidar-Only Motion Estimation
{'venue': '2018 15th Conference on Computer and Robot Vision (CRV)', 'journal': '2018 15th Conference on Computer and Robot Vision (CRV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}