SectionKey: 3-D semantic point cloud descriptor for place recognition in large-scale environments
Place recognition is seen as a crucial factor to correct cumulative errors in Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) applications. Most existing place recognition studies focus on vision-based approaches, which are sensitive to environmental changes such as illumination, weather, and season...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Jin, Shutong |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Wang Dan Wei |
التنسيق: | Thesis-Master by Coursework |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2022
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/156767 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | Nanyang Technological University |
اللغة: | English |
مواد مشابهة
-
Place recognition for unmanned vehicle based on 3D LiDAR and semantic point cloud
بواسطة: Zhao, Yangyang
منشور في: (2024) -
Learning descriptors for sequence-based hierarchical place recognition
بواسطة: Lan, Xin
منشور في: (2022) -
Place detection through analysis of descriptor sequences of 3D point clouds
بواسطة: Mihankhah, Ehsan
منشور في: (2018) -
4D point cloud semantic segmentation
بواسطة: Shi, Hanyu
منشور في: (2023) -
MPT-Net: mask point transformer network for large scale point cloud semantic segmentation
بواسطة: Tang, Zhe Jun, وآخرون
منشور في: (2023)