論文《FLAME:Feature-Likeilhood Based Mapping and Localization for Autonomous Vehicles》閱讀總結

摘要 準確的車輛定位是自動駕駛導航最關鍵也是最基本的任務。雖然基於密集3D點雲的地圖可以進行準確地定位，但是在城市規模的環境中使用時，它們會帶來巨大的存儲負擔和傳輸負擔。 在本文中，我們提出了一種用於LiDAR地圖的高度壓縮表示，以及一種針對車載LiDAR掃描的高效且強大的實時對齊算法(alignment algorithm)。所提出的建圖框架（我們稱爲特徵似然獲取地圖仿真（Feature Lik

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