論文の概要: End-To-End Optimization of LiDAR Beam Configuration for 3D Object
Detection and Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.03860v1
- Date: Tue, 11 Jan 2022 09:46:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-12 15:06:32.429691
- Title: End-To-End Optimization of LiDAR Beam Configuration for 3D Object
Detection and Localization
- Title(参考訳): 3次元物体検出と位置推定のためのLiDARビーム構成のエンドツーエンド最適化
- Authors: Niclas V\"odisch, Ozan Unal, Ke Li, Luc Van Gool, Dengxin Dai
- Abstract要約: 与えられたアプリケーションに対するLiDARビーム構成の最適化を学ぶために、新しい経路を取る。
ビーム構成を自動的に最適化する強化学習に基づく学習最適化フレームワークを提案する。
本手法は低解像度(低コスト)のLiDARが必要な場合に特に有用である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 87.56144220508587
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Existing learning methods for LiDAR-based applications use 3D points scanned
under a pre-determined beam configuration, e.g., the elevation angles of beams
are often evenly distributed. Those fixed configurations are task-agnostic, so
simply using them can lead to sub-optimal performance. In this work, we take a
new route to learn to optimize the LiDAR beam configuration for a given
application. Specifically, we propose a reinforcement learning-based
learning-to-optimize (RL-L2O) framework to automatically optimize the beam
configuration in an end-to-end manner for different LiDAR-based applications.
The optimization is guided by the final performance of the target task and thus
our method can be integrated easily with any LiDAR-based application as a
simple drop-in module. The method is especially useful when a low-resolution
(low-cost) LiDAR is needed, for instance, for system deployment at a massive
scale. We use our method to search for the beam configuration of a
low-resolution LiDAR for two important tasks: 3D object detection and
localization. Experiments show that the proposed RL-L2O method improves the
performance in both tasks significantly compared to the baseline methods. We
believe that a combination of our method with the recent advances of
programmable LiDARs can start a new research direction for LiDAR-based active
perception. The code is publicly available at
https://github.com/vniclas/lidar_beam_selection
- Abstract(参考訳): lidarベースのアプリケーションのための既存の学習方法は、あらかじめ決められたビーム構成の下でスキャンされた3dポイントを使用する。
これらの固定構成はタスクに依存しないため、単純に使用すればサブ最適パフォーマンスにつながる可能性がある。
本研究では,あるアプリケーションに対して,lidarビーム構成の最適化を学ぶための新しい経路を提案する。
具体的には、異なるLiDARベースのアプリケーションに対して、ビーム構成を自動的にエンドツーエンドに最適化する強化学習ベースの学習最適化(RL-L2O)フレームワークを提案する。
この最適化は,目標タスクの最終的な性能によって導かれるので,簡単なドロップインモジュールとして任意のLiDARアプリケーションと容易に統合できる。
この方法は、例えば大規模なシステム展開において、低解像度(低コスト)のLiDARが必要な場合に特に有用である。
我々は,低分解能LiDARのビーム構成を3次元物体検出と局所化という2つの重要なタスクに対して探索する。
実験の結果,RL-L2O法はベースライン法に比べて両タスクの性能が有意に向上することがわかった。
我々は,プログラム可能なLiDARの最近の進歩と組み合わせることで,LiDARをベースとしたアクティブな知覚のための新たな研究方向を創出できると考えている。
コードはhttps://github.com/vniclas/lidar_beam_selectionで公開されている。
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