suma++是一個(gè)語(yǔ)義slam,目的是利用語(yǔ)義移除動(dòng)態(tài)信息，其中最重要的概念之一就是surfel地圖。我們熟悉點(diǎn)云的關(guān)鍵幀，即點(diǎn)云和一個(gè)旋轉(zhuǎn)平移矩陣來(lái)表示局部的地，而Surfel地圖創(chuàng)新的使用地圖中的點(diǎn)形成的面元為對(duì)象，以地圖一致性作為指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化。

核心概念：

1 頂點(diǎn)地圖（VD）：t時(shí)刻點(diǎn)云P的球形投影（極坐標(biāo)距離限制的點(diǎn)云原始數(shù)據(jù)）.

2 法向量地圖 （ND）:? 暫時(shí)理解為類似于圖片的雷達(dá)極坐標(biāo)系投影(具體等看了代碼再補(bǔ)充)。

3 地圖視角 （VM&&NM）:將1,2投影到地圖上。（特征ICP更新位姿增量,累計(jì)位姿增量得到當(dāng)前位姿）

4 面元被：地圖使用面元被表示，由一個(gè)位置，一個(gè)法向量和一個(gè)半徑，兩個(gè)時(shí)間戳（創(chuàng)建時(shí)間和最后一次更新時(shí)間）

5 穩(wěn)定對(duì)數(shù)幾率：被維護(hù)使用一個(gè)二值貝葉斯濾波器來(lái)確定是否一個(gè)面元被考慮為穩(wěn)定或者不穩(wěn)定。

6 語(yǔ)義地圖：SD,RangeNet++語(yǔ)義分割每針的球形投影生成的范圍圖片，傳感器視角下逐點(diǎn)編號(hào)。（語(yǔ)義分割）

7 種子填充：算法為了減少語(yǔ)義編號(hào)誤差，在預(yù)處理內(nèi)部，通過(guò)原始的語(yǔ)義掩碼Sraw,和對(duì)應(yīng)的定點(diǎn)地圖VD,（在Sraw中每個(gè)像素的值是一個(gè)語(yǔ)義編號(hào)，在定點(diǎn)地圖中對(duì)應(yīng)的像素包含最近3D點(diǎn)在雷達(dá)坐標(biāo)系中的3d坐標(biāo)。）首先移除在范圍d內(nèi)的鄰居中存在至少一個(gè)不同語(yǔ)義編號(hào)的像素，組合該掩碼和定點(diǎn)深度信息，設(shè)置空白邊界像素為鄰居帶有標(biāo)號(hào)的像素，如果對(duì)應(yīng)點(diǎn)的距離是一致的，即小于某個(gè)閾值，即填充。總結(jié)步驟如下：

a)給定原始語(yǔ)義地圖，我們首先使用腐蝕來(lái)移除邊界標(biāo)號(hào)，和一些錯(cuò)誤的標(biāo)號(hào)的區(qū)域，從而得到腐蝕掩碼。

b)類似最近點(diǎn)插值，我們通過(guò)鄰居標(biāo)號(hào)填充腐蝕的標(biāo)號(hào)來(lái)得到一個(gè)更加一致的結(jié)果。

8 語(yǔ)義濾除動(dòng)態(tài)：我們用語(yǔ)義分割提供的編號(hào)來(lái)處理運(yùn)動(dòng)物體，即通過(guò)比較新觀測(cè)SD和地圖SM的語(yǔ)義一致性，在我們更新地圖時(shí)，如果編號(hào)是不一致的，我們假設(shè)那些面元屬于移動(dòng)物體。這時(shí)我們?cè)黾右粋€(gè)懲罰項(xiàng)到穩(wěn)定性中，在一些觀測(cè)后，我們可以移除不穩(wěn)定的面元，

9 語(yǔ)義ICP: 首先通過(guò)定義最小化誤差函數(shù)，誤差項(xiàng)為頂點(diǎn)地圖，特別的，在ICP內(nèi)部，我們計(jì)算殘差和權(quán)重：

10 其他概念：SuMa也執(zhí)行了回環(huán)檢測(cè)及位姿圖優(yōu)化來(lái)獲得全局一致的地圖。（即gtsam）

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的suma++笔记一的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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