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公开(公告)号：CN117214860B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311027060.8
申请日：2023-08-14
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院
Abstract: 本发明提供一种基于孪生特征金字塔和地面分割的激光雷达里程计方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：对激光雷达原始三维点云数据进行预处理，去除地面点，得到由非地面点组成的训练帧点云；构建基于孪生特征金字塔和分层优化的位姿估计网络，用于输出输入的每对相邻训练帧点云之间的位姿变换；根据位姿估计网络输出的每对相邻训练帧点云之间的位姿变换，计算位姿回归误差损失函数值，基于得到的位姿回归误差损失函数值，训练所述位姿估计网络；利用训练好的位姿估计网络预测待估计的激光雷达点云序列中每一帧点云对应的激光雷达位姿。采用本发明，能够提高基于激光雷达进行位姿估计任务的精度。
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公开(公告)号：CN117214860A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311027060.8
申请日：2023-08-14
Applicant: 北京科技大学顺德创新学院
Abstract: 本发明提供一种基于孪生特征金字塔和地面分割的激光雷达里程计方法，属于计算机视觉技术领域。所述方法包括：对激光雷达原始三维点云数据进行预处理，去除地面点，得到由非地面点组成的训练帧点云；构建基于孪生特征金字塔和分层优化的位姿估计网络，用于输出输入的每对相邻训练帧点云之间的位姿变换；根据位姿估计网络输出的每对相邻训练帧点云之间的位姿变换，计算位姿回归误差损失函数值，基于得到的位姿回归误差损失函数值，训练所述位姿估计网络；利用训练好的位姿估计网络预测待估计的激光雷达点云序列中每一帧点云对应的激光雷达位姿。采用本发明，能够提高基于激光雷达进行位姿估计任务的精度。
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