論文の概要: Characterization of Multiple 3D LiDARs for Localization and Mapping using Normal Distributions Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.01374v1
• Date: Fri, 3 Apr 2020 05:05:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-17 05:05:20.771683
• Title: Characterization of Multiple 3D LiDARs for Localization and Mapping using Normal Distributions Transform
• Title（参考訳）: 正規分布変換を用いた複数3次元LiDARの局所化とマッピング
• Authors: Alexander Carballo, Abraham Monrroy, David Wong, Patiphon Narksri, Jacob Lambert, Yuki Kitsukawa, Eijiro Takeuchi, Shinpei Kato, and Kazuya Takeda
• Abstract要約: マッピングや車両のローカライゼーションのタスクにおいて,多種多様なメーカー,モデル,レーザー構成を含む10種類の3次元LiDARセンサの詳細な比較を行った。 この研究で使用されるデータは、我々のLiDAR Benchmarking and Reference(LIBRE)データセットのサブセットであり、各センサーから独立して、各日の異なる時間に、公道で何度も運転される車両から取得される。 我々は,(1)平均地図エントロピーに基づく評価マップの品質を含む3次元地図作成作業における各LiDARの性能と特性を解析し,(2)地上の真理参照マップを用いて6-DOFのローカライゼーションを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.46473014276162
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a detailed comparison of ten different 3D LiDAR sensors, covering a range of manufacturers, models, and laser configurations, for the tasks of mapping and vehicle localization, using as common reference the Normal Distributions Transform (NDT) algorithm implemented in the self-driving open source platform Autoware. LiDAR data used in this study is a subset of our LiDAR Benchmarking and Reference (LIBRE) dataset, captured independently from each sensor, from a vehicle driven on public urban roads multiple times, at different times of the day. In this study, we analyze the performance and characteristics of each LiDAR for the tasks of (1) 3D mapping including an assessment map quality based on mean map entropy, and (2) 6-DOF localization using a ground truth reference map.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動運転オープンソースプラットフォームautowareに実装された正規分布変換(ndt)アルゴリズムの共通参照として,マッピングや車両のローカライズを行うための,さまざまなメーカ,モデル,レーザー構成をカバーする10種類の3dライダーセンサの詳細な比較を行った。 lidarのデータは、私たちのlidar benchmarking and reference(libre)データセットのサブセットで、各センサーから独立して取得し、公道で複数回走行する車両から毎日異なる時刻に取得します。 本研究では,(1)平均地図エントロピーに基づく評価マップの品質を含む3次元地図作成作業における各LiDARの性能と特性を解析し,(2)地上の真理参照マップを用いた6-DOFローカライゼーションを行った。

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