Fugu-MT 論文翻訳(概要): LiDAR Point--to--point Correspondences for Rigorous Registration of Kinematic Scanning in Dynamic Networks

論文の概要: LiDAR Point--to--point Correspondences for Rigorous Registration of Kinematic Scanning in Dynamic Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00596v1
Date: Mon, 3 Jan 2022 11:53:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-01-04 15:19:09.950950
Title: LiDAR Point--to--point Correspondences for Rigorous Registration of Kinematic Scanning in Dynamic Networks
Title（参考訳）: 動的ネットワークにおけるキネマティックスキャニングの厳密な登録のためのlidar点間対応
Authors: Aur\'elien Brun, Davide Antonio Cucci and Jan Skaloud
Abstract要約: 本稿では,LiDAR点雲の登録を改善するための新しい軌道調整手法を提案する。本稿では、新しい観測モデルとして、動的ネットワークにどのように挿入されるか、および対応を選択する方法について述べる。次に、低コストMEMS慣性センサを用いた実用的な空中レーザー走査シナリオにおける提案手法の性能評価実験について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the objective of improving the registration of LiDAR point clouds produced by kinematic scanning systems, we propose a novel trajectory adjustment procedure that leverages on the automated extraction of selected reliable 3D point--to--point correspondences between overlapping point clouds and their joint integration (adjustment) together with all raw inertial and GNSS observations. This is performed in a tightly coupled fashion using a Dynamic Network approach that results in an optimally compensated trajectory through modeling of errors at the sensor, rather than the trajectory, level. The 3D correspondences are formulated as static conditions within this network and the registered point cloud is generated with higher accuracy utilizing the corrected trajectory and possibly other parameters determined within the adjustment. We first describe the method for selecting correspondences and how they are inserted into the Dynamic Network as new observation models. We then describe the experiments conducted to evaluate the performance of the proposed framework in practical airborne laser scanning scenarios with low-cost MEMS inertial sensors. In the conducted experiments, the method proposed to establish 3D correspondences is effective in determining point--to--point matches across a wide range of geometries such as trees, buildings and cars. Our results demonstrate that the method improves the point cloud registration accuracy, that is otherwise strongly affected by errors in the determined platform attitude or position (in nominal and emulated GNSS outage conditions), and possibly determine unknown boresight angles using only a fraction of the total number of 3D correspondences that are established.
Abstract（参考訳）: キネマティックスキャニングシステムによって生成されたlidar点雲の登録を改善することを目的として,重なり合った点雲とそれらの統合(調整)と全ての生慣性およびgnss観測とで,選択された信頼できる3d点間対応を自動的に抽出する新しい軌道調整手順を提案する。これは、ダイナミックネットワークアプローチを用いて、軌道のレベルではなく、センサーの誤差をモデル化することで、最適に補償された軌道を導出する。このネットワーク内の静的な条件として3D対応を定式化し、修正された軌道およびおそらく調整の中で決定された他のパラメータを用いて、より高い精度で登録された点雲を生成する。まず,新しい観測モデルとして,応答の選択法と動的ネットワークへの挿入方法について述べる。次に、低コストMEMS慣性センサを用いた実用的な空中レーザー走査シナリオにおける提案手法の性能評価実験を行った。実験では,木や建物,車など広い範囲の測地線にまたがる点対点マッチングを決定する際に,3次元対応を確立するための手法が有効であることを示す。本手法は, 既定のプラットフォーム姿勢や位置(名目およびエミュレートされたgnss停止条件)の誤差に強く影響を受ける点クラウド登録精度を向上し, 確立された3次元対応の合計数のごく一部のみを用いて未知のボーリング角を決定することができることを示す。

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