DMLO: Deep Matching LiDAR Odometry 2020 激光里程計
圖森未來 本文提出了基於深度學習方法的激光里程計，首次在激光里程計任務中使用全局稀疏匹配。 其性能超越了現有的DP-based的方法，與幾何SOTA方法（SUMA）性能很接近。 相關工作 局部迭代方法：ICP系列。應用比較普遍，但是計算量大，異常值敏感，需要很小心的初始化。 全局稀疏配準：使用局部幾何描述子，大多數手工提取，不適用於稀疏、不均勻的點雲數據。 DP-based：幾何不可解釋，泛化性不
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