SegMatch是一种基于3D点云片段的定位识别算法，旨在克服光照、视角变化带来的挑战。它避免了依赖于物体检测和分割，通过点云分割、特征提取、片段匹配和几何验证四个步骤实现位置识别。该算法采用模块化设计，可针对不同环境调整各个模块。特征提取使用多种描述子，如特征值和形状直方图集成。片段匹配则利用随机森林分类器，通过几何验证确保匹配的准确性。
原文链接
SegMatch: Segment Based Place Recognition in 3D Point Clouds
概述
- 本文提出了一种基于三维片段匹配的可靠的位置识别算法——SegMatch；
- 使用图像进行位置识别，当光照条件发生强烈变化，或者视角发生变化时，算法将变得不可靠；
- 目前使用三维激光数据识别位置主要是基于关键点的检测和匹配；本文归结为三个主要的趋势：基于局部特征的方法；基于全局描述子的方法以及基于平面或物体的方法；
- 基于局部特征的方法会存在歧义性，并且对环境变化不鲁棒，基于全局特征的方法依赖于视角，基于物体的方法通常假设环境中有真实物体存在，并且需要有一个完美的物体分割技术。因此，本文采用了一种折中的方法——基于片段。一个片段可能属于部分物体或者整个物体，也可能属于更大结构的一部分，这样就不用做出完美分割以及环境中存在物体的假设，通过匹配片段就可以实现位置的识别；
- 本文提出一种模块化的系统，主要有四个模块组成：点云分割、特征提取、片段匹配、几何验证。为了适应不同的环境，可以分别对各个模块算法进行调整替换；
点云分割
- 对于每一个输入的全局一致框架下的点云P，首先选取以当前机器人位置为中心，以R为半径的圆柱体范围内的局部点云；
- 使用voxel grid来滤除噪声点：根据体素内的点的数量是否大于等于2来判断体素是否为占用状态，如果体素未占用，则丢弃，以此滤除噪声点；
- 过滤后的点云使用其他论文提出的“Cluster-All”方法分成一系列的聚类集合：
- 首先去除地面。如果相邻两个体素的点云的协方差信息与垂直方向上的平均值相差不大，则可以将这两个体素划为一类。最后根据这个方法得到的最大的聚类即为地面；
- 地面被去除后，使用欧式聚类来产生各个片段；<
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