L2G-Net:通过集群令牌进行本地到全球功能增强,用于3D位置识别
Ming Liao1, Xiaoguang Di1, Shaoxun Ye1
1Control and Simulation Center, Harbin Institute of Technology, Harbin, 150080, China; National Key Laboratory of Modeling and Simulation for Complex Systems, Harbin, 150080, China.
本研究介绍了L2G-Net用于3D点云位置识别,改善了GPS被拒绝的地区的长期SLAM. 新型网络通过有效整合本地特征一致性信息来增强全球描述符.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 3D点云位置识别对于长期的同时定位和绘图 (SLAM) 以及在GPS被拒绝的环境中自主导航至关重要.
- 当前的深度学习方法往往忽视了本地特征的一致性,限制了全球描述符的性能.
研究的目的:
- 提出L2G-Net,这是一个旨在通过利用本地特征信息来增强3D点云位置识别的新型网络.
- 通过更好地整合本地特征一致性,提高全球描述符的表示能力.
主要方法:
- 点特征增强 (PFE) 模块:提取点性特征以捕获基于voxel的方法中丢失的细粒度细节.
- 集群代币Mamba (CTM) 模块:集群功能,使用状态空间模型对其进行建模,并重新分配上下文信息.
- 集群代币交叉关注 (CTCA) 模块:促进本地-全球特征交互,以提高全球描述符的可区分性.
主要成果:
- L2G-Net成功地弥补了丢失的细节信息,并增强了当地代表的歧视性.
- CTM和CTCA模块有效地捕获上下文信息,并将本地特征一致性转移到全球描述符.
- 在公共数据集上的实验验证表明,与最先进的方法相比,位置识别性能优越.
结论:
- L2G-Net有效地解决了现有的3D点云位置识别方法的局限性.
- 拟议的模块通过整合本地特征一致性,显著提高了全球描述符的可辨别性.
- 在具有挑战性的环境中,L2G-Net在实现强大的自主本地化方面取得了重大进展.
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