3Ｄ视觉工坊
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开源！用于3D激光雷达SLAM回环检测的实时词袋模型BoW3D

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0. 笔者个人体会

回环检测对于SLAM系统的全局一致性有着至关重要的影响。现有的视觉SLAM回环检测大多是基于词袋模型，也就是2012年推出的BoW2库和2017年推出的改进版本BoW3，例如ORB-SLAM2和VINS-Mono。2021年ORB-SLAM3的横空出世更是将基于词袋的回环检测/重定位推上了新高度。

但激光雷达SLAM呢？相比视觉SLAM就稍显尴尬了。Lego-LOAM是基于轨迹位姿方法的回环检测，使用KDtree寻找当前位姿的历史最近位姿，之后把历史位姿作为候选，用ICP算法修正位姿。Cartographer采用scanMatch将scan和submaps匹配，通过分支定界加快搜索，然后降低位姿残差。当然也有一些深度学习回环方法，比如波恩大学开源的OverlapNet。但不管怎么说，激光雷达SLAM的回环检测目前还是非常简单，并且假设位姿优化结果偏移小，无法应对大尺度漂移。另一方面，现有的雷达SLAM回环方法很难去修正6自由度位姿。

中科院沈自所的崔芸阁博士近期开源的BoW3D似乎解决了这个痛点。崔博同时开源了新的点云特征描述方式Link3D以及基于Link3D的BoW3D词袋库。本文将带领读者一起欣赏崔博的最新工作！当然笔者水平有限，如果有理解不当的地方欢迎各位读者一起探讨，共同学习！

注：本文参考了崔芸阁博士的直播分享，感谢崔博的精彩报告。

1. 论文信息

LinK3D：<

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