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Robust 6DoF Localization in Dynamic Urban Environment ?

机译:强大的6dof定位在动态城市环境中

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摘要

In this paper, we propose self-position estimation method considering dynamic obstacles. We obtain the probability that a voxel is containing a static obstacle, based on the number of times the voxel has been occupied by the obstacle. Then we give this probability to the point cloud in the voxel and perform robust and highly accurate relative posture estimation with the normal of this point. Finally, we propose a method to stably perform self-position estimation of 6 degrees of freedom by performing translational alignment using ICP.
机译:在本文中,我们提出了考虑动态障碍的自定位估计方法。基于障碍物被障碍物占据的次数,我们获得了体素含有静态障碍物的概率。然后,我们将这种概率达到体素中的点云,并在该点的正常情况下执行稳健和高度准确的相对姿势估计。最后,我们提出了一种通过使用ICP进行翻译对准来稳定地执行6度自由度的自我定位估计。

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