Abstract-The upptäckt av funktioner från Light Detection och Ranging (LIDAR) data är en grundläggande komponent i funktionsbaserad kartläggning och SLAM-system. Klassiska metoder är ofta knutna till specifika miljöer, beräkning dyrt, eller inte extrahera exakta funktioner. Vi beskriver en allmän funktionsdetektor som inte bara är effektiv, utan även tillämplig på praktiskt taget alla miljöer. Vår metod delar sin matematiska grund med funktionsdetektorer från den datorseende gemenskapen, där struktur tensorbaserade metoder har varit framgångsrika. Vår resulterande metod är kapabel att identifiera stabila och repeterbara funktioner på en mängd olika rumsliga skalor, och producerar osäkerhetsberäkningar för användning i en tillståndsuppskattningsalgoritm. Vi verifierar den föreslagna metoden på standarddataset, inklusive Victoria Park dataset och Intel Research Center dataset.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF publicerade också en funktionsdetektor för allmänna ändamål med hjälp av ytnormalers struktur tensorer.
Structure tensors for general purpose LIDAR feature extraction
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}