DMLO: Deep Matching LiDAR Odometry 2020 激光里程计

图森未来 本文提出了基于深度学习方法的激光里程计，首次在激光里程计任务中使用全局稀疏匹配。 其性能超越了现有的DP-based的方法，与几何SOTA方法（SUMA）性能很接近。 相关工作 局部迭代方法：ICP系列。应用比较普遍，但是计算量大，异常值敏感，需要很小心的初始化。 全局稀疏配准：使用局部几何描述子，大多数手工提取，不适用于稀疏、不均匀的点云数据。 DP-based：几何不可解释，泛化性不

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