論文の概要: DICP: Doppler Iterative Closest Point Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.11944v1
• Date: Fri, 28 Jan 2022 05:51:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-01 04:05:20.869387
• Title: DICP: Doppler Iterative Closest Point Algorithm
• Title（参考訳）: DICP:ドップラー反復閉点アルゴリズム
• Authors: Bruno Hexsel, Heethesh Vhavle and Yi Chen
• Abstract要約: 本稿では,瞬時視線速度を計測できる距離センサの点雲登録のための新しいアルゴリズムであるドップラーICPを提案する。 本稿では,各点のドップラー計測とセンサの現在の動き推定との整合性を利用した新しいドップラー速度客観的関数を提案する。 その結果,ドップラー速度勾配によって導かれる高速収束の利点を付加することにより,登録精度において大幅な性能向上が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.934931737701265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel algorithm for point cloud registration for range sensors capable of measuring per-return instantaneous radial velocity: Doppler ICP. Existing variants of ICP that solely rely on geometry or other features generally fail to estimate the motion of the sensor correctly in scenarios that have non-distinctive features and/or repetitive geometric structures such as hallways, tunnels, highways, and bridges. We propose a new Doppler velocity objective function that exploits the compatibility of each point's Doppler measurement and the sensor's current motion estimate. We jointly optimize the Doppler velocity objective function and the geometric objective function which sufficiently constrains the point cloud alignment problem even in feature-denied environments. Furthermore, the correspondence matches used for the alignment are improved by pruning away the points from dynamic targets which generally degrade the ICP solution. We evaluate our method on data collected from real sensors and from simulation. Our results show a significant performance improvement in terms of the registration accuracy with the added benefit of faster convergence guided by the Doppler velocity gradients.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,向きの瞬時速度を計測できる距離センサのための点雲登録のための新しいアルゴリズムであるドップラーicpを提案する。 既存のICPの変種は、通常、非識別的な特徴を持つシナリオや、廊下、トンネル、高速道路、橋などの反復幾何学構造を持つシナリオにおいて、センサーの運動を正確に見積もることができない。 本稿では,各点のドップラー計測とセンサの現在の動き推定との整合性を利用した新しいドップラー速度客観的関数を提案する。 我々は,特徴量の多い環境においても,ドップラー速度目標関数と,点雲アライメント問題を十分に制約する幾何学的対象関数を共同で最適化する。 さらに、ICP溶液を一般的に分解する動的ターゲットから点を切り離すことにより、アライメントに使用する対応マッチングを改善した。 本手法は,実センサから収集したデータとシミュレーションから評価する。 その結果,ドップラー速度勾配によって導かれる高速収束の利点を付加することにより,登録精度において大幅な性能向上が得られた。

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