論文の概要: Indoor Layout Estimation by 2D LiDAR and Camera Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.05422v1
• Date: Wed, 15 Jan 2020 16:43:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-11 06:42:31.777142
• Title: Indoor Layout Estimation by 2D LiDAR and Camera Fusion
• Title（参考訳）: 2次元ライダーとカメラ融合による室内レイアウト推定
• Authors: Jieyu Li, Robert L Stevenson
• Abstract要約: 本稿では,画像列とLiDARデータセットの融合による屋内レイアウト推定と再構築のためのアルゴリズムを提案する。 提案システムでは,2次元LiDAR情報とインテンシティ画像の両方を移動プラットフォームで収集する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2387553628943535
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents an algorithm for indoor layout estimation and reconstruction through the fusion of a sequence of captured images and LiDAR data sets. In the proposed system, a movable platform collects both intensity images and 2D LiDAR information. Pose estimation and semantic segmentation is computed jointly by aligning the LiDAR points to line segments from the images. For indoor scenes with walls orthogonal to floor, the alignment problem is decoupled into top-down view projection and a 2D similarity transformation estimation and solved by the recursive random sample consensus (R-RANSAC) algorithm. Hypotheses can be generated, evaluated and optimized by integrating new scans as the platform moves throughout the environment. The proposed method avoids the need of extensive prior training or a cuboid layout assumption, which is more effective and practical compared to most previous indoor layout estimation methods. Multi-sensor fusion allows the capability of providing accurate depth estimation and high resolution visual information.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,画像列とLiDARデータセットの融合による屋内レイアウト推定と再構築のためのアルゴリズムを提案する。 提案システムでは,2次元LiDAR情報と強度画像の両方を移動プラットフォームで収集する。 画像からの線分にLiDAR点をアライメントすることで、ポーズ推定とセマンティックセグメンテーションを共同で計算する。 壁面が直交する屋内シーンでは、アライメント問題をトップダウンビュー投影と2次元類似性変換推定に分解し、再帰的ランダムサンプルコンセンサス(R-RANSAC)アルゴリズムで解決する。 仮説は、プラットフォームが環境中を移動するときに新しいスキャンを統合することで生成、評価、最適化することができる。 提案手法は,従来の室内レイアウト推定手法よりも効果的かつ実用的な,広範な事前トレーニングや立方体配置仮定の必要性を回避できる。 マルチセンサー融合は、正確な深度推定と高解像度の視覚情報を提供できる。

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