論文の概要: LiMoSeg: Real-time Bird's Eye View based LiDAR Motion Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.04875v1
• Date: Mon, 8 Nov 2021 23:40:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-10 15:33:47.831144
• Title: LiMoSeg: Real-time Bird's Eye View based LiDAR Motion Segmentation
• Title（参考訳）: LiMoSeg:リアルタイムバードアイビューベースのLiDARモーションセグメンテーション
• Authors: Sambit Mohapatra, Mona Hodaei, Senthil Yogamani, Stefan Milz, Patrick Maeder, Heinrich Gotzig, Martin Simon, Hazem Rashed
• Abstract要約: 本稿では,光検出・ラング(LiDAR)データの動作セグメント化のための新しいリアルタイムアーキテクチャを提案する。 我々は2D Birdのアイビュー表現における2つの連続したLiDARデータをスキャンし、静的または移動としてピクセルワイズ分類を行う。 Nvidia Jetson Xavierという,一般的に使用されている自動車組み込みプラットフォーム上では,低レイテンシの8ミリ秒を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.184561295177623
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Moving object detection and segmentation is an essential task in the Autonomous Driving pipeline. Detecting and isolating static and moving components of a vehicle's surroundings are particularly crucial in path planning and localization tasks. This paper proposes a novel real-time architecture for motion segmentation of Light Detection and Ranging (LiDAR) data. We use two successive scans of LiDAR data in 2D Bird's Eye View (BEV) representation to perform pixel-wise classification as static or moving. Furthermore, we propose a novel data augmentation technique to reduce the significant class imbalance between static and moving objects. We achieve this by artificially synthesizing moving objects by cutting and pasting static vehicles. We demonstrate a low latency of 8 ms on a commonly used automotive embedded platform, namely Nvidia Jetson Xavier. To the best of our knowledge, this is the first work directly performing motion segmentation in LiDAR BEV space. We provide quantitative results on the challenging SemanticKITTI dataset, and qualitative results are provided in https://youtu.be/2aJ-cL8b0LI.
• Abstract（参考訳）: 移動物体の検出とセグメンテーションは、自動運転パイプラインにおいて不可欠なタスクである。 車両の周囲の静的および移動成分の検出と分離は、特に経路計画および局所化タスクにおいて重要である。 本稿では,光検出・ラング(LiDAR)データの動作セグメント化のための新しいリアルタイムアーキテクチャを提案する。 2D Bird's Eye View (BEV) 表現における2つの連続したLiDARデータのスキャンを用いて、静的または移動的なピクセルワイド分類を行う。 さらに,静的オブジェクトと移動オブジェクト間の重要なクラス不均衡を低減するために,新しいデータ拡張手法を提案する。 静的車両を切断・貼付することで移動物体を人工的に合成する。 一般的な自動車組み込みプラットフォームであるNvidia Jetson Xavierでは,低レイテンシの8ミリ秒を実証した。 我々の知る限りでは、これはLiDAR BEV空間でモーションセグメンテーションを直接実行する最初の作品である。 課題であるSemanticKITTIデータセットの定量的結果を提供し、https://youtu.be/2aJ-cL8b0LIで定性的な結果を提供する。

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