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【LiSTA: Geometric Object-Based Change Detection in Cluttered Environments】

文章链接：[2403.02175] LiSTA: Geometric Object-Based Change ...

作者单位：牛津大学机器人

我们提出了LiSTA ( LiDAR时空分析)，一个使用多任务SLAM来检测物体级别随时间变化的系统。许多应用都需要这样的系统，包括建筑、机器人导航、长期自治和环境监测等。我们关注的是对象在数周或数月内被添加、减去或改变位置的半静态场景。我们的系统结合了多任务激光雷达SLAM，体积差分，物体实例描述和使用学习到的描述符的对应分组，以保持对一组开放的物体的跟踪。任务之间的对象对应关系通过对对象的学习描述符进行聚类来确定。我们使用在模拟环境中收集的数据集和使用安装在四足机器人上的激光雷达系统监测包含静态、半静态和动态物体的工业设施捕获的真实世界数据集来演示我们的方法。与现有方法相比，我们的方法在检测半静态环境中的变化方面表现出了更优越的性能。

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