Seeing the Wood for the Trees: Reliable Localization in Urban and Natural Environments

杂乱 点云 计算机科学 树(集合论) 人工智能 特征提取 水准点(测量) 分割 随机森林 特征(语言学) 模式识别(心理学) 混叠 地形 计算机视觉 成对比较 匹配(统计) 过程(计算) 地理 地图学 数学 雷达 数学分析 电信 语言学 欠采样 统计 哲学 操作系统
作者
Georgi Tinchev,Simona Nobili,Maurice Fallon
标识
DOI:10.1109/iros.2018.8594042
摘要

In this work we introduce Natural Segmentation and Matching (NSM), an algorithm for reliable localization, using laser, in both urban and natural environments. Current state-of-the-art global approaches do not generalize well to structure-poor vegetated areas such as forests or orchards. In these environments clutter and perceptual aliasing prevents repeatable extraction of distinctive landmarks between different test runs. In natural forests, tree trunks are not distinctive, foliage intertwines and there is a complete lack of planar structure. In this paper we propose a method for place recognition which uses a more involved feature extraction process which is better suited to this type of environment. First, a feature extraction module segments stable and reliable object-sized segments from a point cloud despite the presence of heavy clutter or tree foliage. Second, repeatable oriented key poses are extracted and matched with a reliable shape descriptor using a Random Forest to estimate the current sensor's position within the target map. We present qualitative and quantitative evaluation on three datasets from different environments - the KITTI benchmark, a parkland scene and a foliage-heavy forest. The experiments show how our approach can achieve place recognition in woodlands while also outperforming current state-of-the-art approaches in urban scenarios without specific tuning.
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