一种广泛适用的激光雷达数据特征提取方法

	一种广泛适用的激光雷达数据特征提取方法
其他题名	A General-purpose Method to Extract Features from LIDAR Data
	李阳铭; 孟庆虎
	2010
发表期刊	机器人
ISSN	1002-0446
摘要	提出了一种新颖的、无需先验知识的、广泛适用于各种环境的激光雷达数据特征提取方法来解决同步定位与地图创建（SLAM）中的特征提取问题.这种方法采用经典的图像特征提取方法——Harris角点探测器,具体来说,是多尺度Kanade-Tomasi角点探测器,来提取特征.这种方法可以从各种尺度的测量数据中提取稳定、精确的特征点,并同时可以得到特征点描述器和不确定性信息.文章将这种方法应用在了软件仿真环境及经典数据集上,包括：2维的维多利亚公园数据集、英特尔研究中心数据集（Intel Research Center dataset）以及3维的麻省理工学院美国国防部高级研究计划局城市竞赛数据集（MIT DARPA Urban Challenge dataset）.实验结果表明这种方法可以从各种环境中提取高精度、高重复性的稳定特征.
其他摘要	A novel,prior-knowledge independent and general-purpose feature detector for LIDAR（light detection and ranging） data is proposed to solve the feature detection problem in SLAM（simultaneous localization and mapping）.The method adopts the Harris corner detector,a classic feature detection method from the image processing literature,specifically, the multi-scale Kanade-Tomasi corner detector,to extract features.The proposed method is capable of identifying stable and precise features from measurements at a variety of spatial scales,and produces feature descriptors and uncertainty estimates at the same time.The proposed method is applied to both simulated environments and standard datasets,including Victoria Park and Intel Research Center（both 2D）,and the MIT DARPA Urban Challenge dataset（3D）,and the experimental results strongly support that the proposed method can extract precise,highly repeatable and stable features from various environments.
关键词	同步定位与地图创建激光雷达特征提取角点探测器
学科领域	仿生感知技术
收录类别	CSCD
语种	中文
CSCD记录号	CSCD:4048658
引用统计
文献类型	期刊论文
条目标识符	http://ir.hfcas.ac.cn:8080/handle/334002/4748
专题	中科院合肥智能机械研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	李阳铭,孟庆虎. 一种广泛适用的激光雷达数据特征提取方法[J]. 机器人,2010,32(6).
APA	李阳铭,&孟庆虎.(2010).一种广泛适用的激光雷达数据特征提取方法.机器人,32(6).
MLA	李阳铭,et al."一种广泛适用的激光雷达数据特征提取方法".机器人 32.6(2010).

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