論文の概要: LinK3D: Linear Keypoints Representation for 3D LiDAR Point Cloud
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05927v1
- Date: Mon, 13 Jun 2022 06:50:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-14 15:50:48.008248
- Title: LinK3D: Linear Keypoints Representation for 3D LiDAR Point Cloud
- Title（参考訳）: link3d: 3dlidar point cloudの線形キーポイント表現
- Authors: Yunge Cui, Yinlong Zhang, Jiahua Dong, Haibo Sun and Feng Zhu
- Abstract要約: 本稿では,LinK3Dと呼ばれる3次元LiDAR点雲に対する線形キーポイント表現法を提案する。
また、LinK3Dは、LiDARの周波数10Hzに基づいて、優れたリアルタイム性能を示すことを示す。
本手法は様々な3次元視覚アプリケーションに拡張可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.0896643295901
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Feature extraction and matching are the basic parts of many computer vision
tasks, such as 2D or 3D object detection, recognition, and registration. As we
all know, 2D feature extraction and matching have already been achieved great
success. Unfortunately, in the field of 3D, the current methods fail to support
the extensive application of 3D LiDAR sensors in vision tasks, due to the poor
descriptiveness and inefficiency. To address this limitation, we propose a
novel 3D feature representation method: Linear Keypoints representation for 3D
LiDAR point cloud, called LinK3D. The novelty of LinK3D lies in that it fully
considers the characteristics (such as sparsity, complexity of scenarios) of
LiDAR point cloud, and represents current keypoint with its robust neighbor
keypoints, which provide strong constraint on the description of current
keypoint. The proposed LinK3D has been evaluated on two public datasets (i.e.,
KITTI, Steven VLP16), and the experimental results show that our method greatly
outperforms the state-of-the-arts in matching performance. More importantly,
LinK3D shows excellent real-time performance (based on the frequence 10 Hz of
LiDAR). LinK3D only takes an average of 32 milliseconds to extract features
from the point cloud collected by a 64-ray laser beam, and takes merely about 8
milliseconds to match two LiDAR scans when executed in a notebook with an Intel
Core i7 @2.2 GHz processor. Moreover, our method can be widely extended to a
variety of 3D vision applications. In this paper, we has applied our LinK3D to
3D registration, LiDAR odometry and place recognition tasks, and achieved
competitive results compared with the state-of-the-art methods.
- Abstract（参考訳）: 特徴抽出とマッチングは、2Dや3Dオブジェクトの検出、認識、登録など、多くのコンピュータビジョンタスクの基本部分である。
ご存知の通り、2Dの特徴抽出とマッチングはすでに大きな成功を収めています。
残念なことに、3Dの分野では、現在の手法は視覚タスクにおける3D LiDARセンサーの広範囲な応用をサポートできない。
この制限に対処するため,LinK3Dと呼ばれる3次元LiDAR点雲に対する線形キーポイント表現法を提案する。
LinK3D の斬新さは、LiDAR のポイントクラウドの特徴(空間性、シナリオの複雑さなど)を完全に考慮し、現在のキーポイントをその強い隣のキーポイントで表現し、現在のキーポイントの記述に強い制約を与える点にある。
提案したLinK3Dは,2つの公開データセット(KITTI,Steven VLP16)で評価され,実験結果から,提案手法が適合性能の最先端性を大幅に向上することが示された。
さらに重要なことに、LinK3Dは(LiDARの周波数10Hzに基づいて)優れたリアルタイムパフォーマンスを示している。
LinK3Dは、64光のレーザービームで収集された点雲から特徴を引き出すのに平均32ミリ秒しかかからず、Intel Core i7 @2.2 GHzプロセッサでノートブックで実行すると2つのLiDARスキャンと一致するのに、わずか8ミリ秒しかかからない。
さらに、この手法は様々な3d視覚アプリケーションに広く拡張することができる。
本稿では,LinK3Dを3次元登録,LiDARオドメトリー,位置認識タスクに適用し,最先端手法と比較して競争力のある結果を得た。
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