第三天：LINK3D核心原理讲解【第1部分】

第三天：LINK3D核心原理讲解

LINK3D学习笔记

目标

了解LINK3D

velodyne64线激光雷达LINK3D质心点提取效果：

分布在车道与墙体的交界处。

在这里插入图片描述

课程内容

  1. LINK3D论文精讲
  2. LINK3D聚合关键点提取代码讲解
  3. LINK3D描述子匹配代码讲解

除了ALOAM的线特征、面特征，还有其他点云特征吗，是否可以参考视觉图像的角点特征？是否能用几个数量级的并且鲁棒的角点特征，来提高前端里程计的实时性呢，特别是在激光雷达线束多的情况下？

一、LINK3D整体框架

在这里插入图片描述

整体方法的流程线主要由两部分组成：特征提取（即关键点提取和描述子生成）和特征匹配。
如上图所示，首先提取LiDAR扫描的边缘点，然后将其输入边缘关键点聚合算法，在该算法中提取稳健的聚合关键点，以便随后生成描述子。然后，描述子生成算法建立距离表和方向表，用于快速描述子匹配。

二、边缘点提取

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