intelligent+light+system
创新点：团队提出了一种实时快速的紧耦合激光惯性SLAM系统，采用深度神经网络对点云进行语义分割，从而构建点云语义图描述符来进行回环检测，最后使用因子图模型进行全局优化。与传统方法相比，该方法能够提高轨迹估计的精度和实时性，可以有效处理其中存在的特征约束少、计算消耗大和实时性的问题，从而快速准确的进行回环检测，耗时为传统方法的三分之一，整体回环检测性能优于传统的方式。
上海大学田应仲教授、王洁羽教授在移动机器人和自动驾驶定位方向深耕多年，本项研究田应仲教授是第一作者，王洁羽教授是通讯作者。
关键词：紧耦合 语义分割 点云描述符 回环检测 SLAM
图1. 试验平台
图2. SLAM系统框架
图3. 点云语义图描述符和其对应的圆环图
自动驾驶汽车需要高效且强大的定位算法，使其整体系统具有高精度、高鲁棒性和低故障率。目前激光SLAM被广泛应用于自动驾驶领域。
在激光SLAM中，基于激光雷达多传感器的融合的SLAM方法目前是SLAM领域研究的热点。紧耦合可以更好的利用传感器之间的互补的性质，使得各个传感器之间相互校正，从而更好地对状态变量进行优化。
回环检测是一个识别之前机器人到达过的地方有关问题，它是SLAM中的关键部分。好的回环检测算法要求能够高效并且准确的搜索回环。目前传统的回环检测方法使用的点云描述符都非常强调局部细节，忽略了特征的高级约束，因为人类不是通过几何点或其他点级特征量定义曾经到过的地方，而是通过识别物体其在三维空间中的相对位置，从宏观的角度来理解整个场景。受人类识别地点方式的启发，我们利用场景中的语义对象来进行回环检测，提出了基于点云语义图描述符的回环检测方法。
团队构造了一个紧耦合的激光惯性SLAM系统，并提出了一种基于点云语义图描述符的回环检测算法，该算法通过语义分割提取环境中稳定的对象来构造图描述符，并同时将GNSS-RTK的信息加入到点云描述符中，用该描述符来进行快速回环检测，同时生成回环约束因子并加入到全局因子图中优化。最后在室内和室外进行试验来对提出的SLAM进行了综合评价。
团队在室内2个场景和室外3个场景中进行了试验，并同时与LOAM算法和LEGO-LOAM算法进行了对比，试验结果表明，我们提出的算法在室内室外且有回环和无回环场景都表现良好，能够克服多种复杂动态环境，并且实时性、定位精度和建图效果要优于LOAM算法和LEGO-LOAM算法。
WILEY
论文信息：
A Real-time and Fast LiDAR–IMU-GNSS SLAM System with Point Cloud Semantic Graph Descriptor Loop Closure Detection
Yingzhong Tian, Feng Liu, Hongfei Liu, Yiming Liu, heru Suwoyo, Tao Jin, Long Li, Jieyu Wang*
Advanced Intelligent Systems
DOI: 10.1002/aisy.202300138
来自：ASNChina AdvancedScienceNews
长三角G60激光联盟陈长军转载
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邹忽蒲4370intelligent beings是什么意思 -
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邹忽蒲4370”智能”用英语怎么说? -
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