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visual self-localization
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基于极柱地标的领域不变 3D 点云地图匹配中的检测与分类
本研究旨在探讨基于杆类地标的深度学习模型在视觉定位中的应用,其中考虑了极致稳定性下的杆类地标作为定位的一种可靠标志,并提出了两个关键模块:杆类地图匹配和杆类属性匹配,采取 RANSAC 地图匹配方法以在计算效率和精度之间达成良好的平衡。实验
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