AutoMerge: A Framework for Map Assembling and Smoothing in City-scale Environments

计算机科学 合并(版本控制) 平滑的 比例(比率) 地图匹配 精确性和召回率 人工智能 数据挖掘 全球定位系统 计算机视觉 地理 地图学 情报检索 电信
作者
Peng Yin,Haowen Lai,Shiqi Zhao,Ruijie Fu,Iván Cisneros,Ruohai Ge,Ji Zhang,Howie Choset,Sebastian Scherer
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:1
标识
DOI:10.48550/arxiv.2207.06965
摘要

We present AutoMerge, a LiDAR data processing framework for assembling a large number of map segments into a complete map. Traditional large-scale map merging methods are fragile to incorrect data associations, and are primarily limited to working only offline. AutoMerge utilizes multi-perspective fusion and adaptive loop closure detection for accurate data associations, and it uses incremental merging to assemble large maps from individual trajectory segments given in random order and with no initial estimations. Furthermore, after assembling the segments, AutoMerge performs fine matching and pose-graph optimization to globally smooth the merged map. We demonstrate AutoMerge on both city-scale merging (120km) and campus-scale repeated merging (4.5km x 8). The experiments show that AutoMerge (i) surpasses the second- and third- best methods by 14% and 24% recall in segment retrieval, (ii) achieves comparable 3D mapping accuracy for 120 km large-scale map assembly, (iii) and it is robust to temporally-spaced revisits. To the best of our knowledge, AutoMerge is the first mapping approach that can merge hundreds of kilometers of individual segments without the aid of GPS.
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