Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fast and Robust Ground Surface Estimation from LIDAR Measurements using Uniform B-Splines

論文の概要: Fast and Robust Ground Surface Estimation from LIDAR Measurements using Uniform B-Splines

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01180v1
Date: Wed, 2 Mar 2022 15:26:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-03 16:10:03.099555
Title: Fast and Robust Ground Surface Estimation from LIDAR Measurements using Uniform B-Splines
Title（参考訳）: 一様B線を用いたLIDAR計測による高速・ロバスト地表面推定
Authors: Sascha Wirges, Kevin R\"osch, Frank Bieder, Christoph Stiller
Abstract要約: 自動走行車におけるLIDAR測定から地上面を高速かつ頑健に推定する手法を提案する。本稿では,線形問題として再計算可能なLS最適化問題として推定過程をモデル化する。実世界のシナリオにおける研究車両のアプローチを検証する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.337790639927531
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a fast and robust method to estimate the ground surface from LIDAR measurements on an automated vehicle. The ground surface is modeled as a UBS which is robust towards varying measurement densities and with a single parameter controlling the smoothness prior. We model the estimation process as a robust LS optimization problem which can be reformulated as a linear problem and thus solved efficiently. Using the SemanticKITTI data set, we conduct a quantitative evaluation by classifying the point-wise semantic annotations into ground and non-ground points. Finally, we validate the approach on our research vehicle in real-world scenarios.
Abstract（参考訳）: 自動走行車におけるLIDAR測定から地上面を高速かつ頑健に推定する手法を提案する。地表面は、様々な測定密度に対して頑健なUBSとしてモデル化され、それ以前の滑らかさを制御する単一のパラメータを持つ。本稿では, 線形問題として再計算し, 効率よく解ける頑健なLS最適化問題として, 推定過程をモデル化する。 SemanticKITTIデータセットを用いて、ポイントワイドな意味アノテーションを基底点と非基底点に分類して定量的評価を行う。最後に、実世界のシナリオにおける研究車両のアプローチを検証する。

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