論文の概要: LinK3D: Linear Keypoints Representation for 3D LiDAR Point Cloud
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.05927v2
- Date: Tue, 31 Oct 2023 09:55:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-02 04:58:26.308286
- 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, Xieyuanli Chen 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。
提案したLinK3Dは、通常のLiDARセンサの10Hzでのセンサフレームレートよりも高速で、優れたリアルタイム性能を示す。
本稿では,LinK3DをLiDAR SLAMの計測と位置認識に応用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.942933892804028
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Feature extraction and matching are the basic parts of many robotic vision
tasks, such as 2D or 3D object detection, recognition, and registration. As
known, 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 robotic 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 the sparsity, and
complexity of scenes) of LiDAR point clouds, and represents the keypoint with
its robust neighbor keypoints, which provide strong distinction in the
description of the 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-art in matching
performance. More importantly, LinK3D shows excellent real-time performance,
faster than the sensor frame rate at 10 Hz of a typical rotating LiDAR sensor.
LinK3D only takes an average of 32 milliseconds to extract features from the
point cloud collected by a 64-beam LiDAR, 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 various 3D vision
applications. In this paper, we apply the proposed LinK3D to the LiDAR odometry
and place recognition task of LiDAR SLAM. The experimental results show that
our method can improve the efficiency and accuracy of LiDAR SLAM system.
- 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、多くのロボットビジョンタスクの基本的な部分である。
既知のように、2d特徴抽出とマッチングはすでに大きな成功を収めている。
残念なことに、現在の3Dの分野では、ロボットビジョンタスクにおける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 の新規性は、LiDAR の点雲の特徴(空間性、シーンの複雑さなど)を完全に考慮し、キーポイントをその頑丈な隣のキーポイントで表現し、キーポイントの記述を強く区別することにある。
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。
さらに重要なことは、LinK3Dは通常のLiDARセンサーの10Hzでのセンサーフレームレートよりも高速で、優れたリアルタイム性能を示している。
LinK3Dは64ビームのLiDARで収集された点から32ミリ秒で特徴を抽出し、ノートブックでIntel Core i7 @2.2 GHzプロセッサで実行すると2つのLiDARスキャンと一致するのに8ミリ秒しかかからない。
さらに,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。
本稿では,LinK3DをLiDAR SLAMの計測と位置認識に応用する。
実験の結果,LiDAR SLAMシステムの効率と精度を向上させることができることがわかった。
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