「LHMap-loc」パイプラインが他のSOTA（State-of-the-Art）手法よりも優れた結果を達成する理由はいくつかあります。まず、オフラインヒートマップ生成ネットワークを使用して、LiDARポイントクラウドマップから効果的な特徴を抽出し、「LHMap」と呼ばれる新しい地図形式に圧縮します。この圧縮された地図形式は、ローカル化精度向上とLiDARマップサイズ削減に貢献します。
さらに、オンライン姿勢回帰ネットワークでは、リアルタイムでRGB画像と「LHMap」を活用して姿勢回帰が実現されます。2次元フロー埋め込みと空間注意重み付けアルゴリズムに基づく方法であることから、有効な特徴に焦点を当てて姿勢回帰および監督が行われます。これにより、「LHMap-loc」パイプラインは高い精度でリアルタイムな交差モーダルローカリゼーションを実現します。
最後に、豊富な実験結果が示す通り、「LHMap-loc」パイプラインはKITTIデータセットやArgoverseデータセットなどで他のメソッドよりも高い局所化精度を達成しました。特に一部の挑戦的な環境でも堅牢性が示されており、その革新的なアプローチが成功した要因です。