論文の概要: Online Pole Segmentation on Range Images for Long-term LiDAR
Localization in Urban Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.07364v1
- Date: Mon, 15 Aug 2022 17:58:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-16 14:52:26.088350
- Title: Online Pole Segmentation on Range Images for Long-term LiDAR
Localization in Urban Environments
- Title（参考訳）: 都市環境における長期LiDARローカライゼーションのための空間画像のオンラインポールセグメンテーション
- Authors: Hao Dong, Xieyuanli Chen, Simo S\"arkk\"a, Cyrill Stachniss
- Abstract要約: オンラインで実行される幾何学的特徴に基づく,新しい,正確かつ高速な極抽出手法を提案する。
本手法は3次元LiDARスキャンから生成した範囲画像を直接計算する。
抽出した極を擬似ラベルとして、オンライン範囲画像に基づく極分割のためのディープニューラルネットワークをトレーニングする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.34672033386747
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Robust and accurate localization is a basic requirement for mobile autonomous
systems. Pole-like objects, such as traffic signs, poles, and lamps are
frequently used landmarks for localization in urban environments due to their
local distinctiveness and long-term stability. In this paper, we present a
novel, accurate, and fast pole extraction approach based on geometric features
that runs online and has little computational demands. Our method performs all
computations directly on range images generated from 3D LiDAR scans, which
avoids processing 3D point clouds explicitly and enables fast pole extraction
for each scan. We further use the extracted poles as pseudo labels to train a
deep neural network for online range image-based pole segmentation. We test
both our geometric and learning-based pole extraction methods for localization
on different datasets with different LiDAR scanners, routes, and seasonal
changes. The experimental results show that our methods outperform other
state-of-the-art approaches. Moreover, boosted with pseudo pole labels
extracted from multiple datasets, our learning-based method can run across
different datasets and achieve even better localization results compared to our
geometry-based method. We released our pole datasets to the public for
evaluating the performance of pole extractors, as well as the implementation of
our approach.
- Abstract（参考訳）: ロバストかつ正確なローカライゼーションは、モバイル自律システムの基本要件である。
交通標識、ポール、ランプなどのポールのような物体は、都市環境の局所的な特徴と長期的な安定性のためにしばしばランドマークとして使われる。
本稿では,オンライン上で動作し,計算要求が少ない幾何学的特徴に基づく,新しい,正確かつ高速な極抽出手法を提案する。
提案手法は,3次元LiDARスキャンから生成した範囲画像を直接計算することで,3次元点雲の処理を明示的に回避し,スキャン毎に高速な極抽出を可能にする。
さらに、抽出された極を擬似ラベルとして、オンラインレンジ画像に基づく極セグメンテーションのためのディープニューラルネットワークを訓練する。
我々は,異なるLiDARスキャナー,経路,季節変化を持つ異なるデータセット上で,幾何学的および学習的極抽出法の両方をテストする。
実験の結果,本手法は他の最先端手法よりも優れていることがわかった。
さらに,複数のデータセットから抽出した疑似極ラベルを加味することにより,学習に基づく手法が異なるデータセットにまたがって動作し,ジオメトリに基づく手法と比較して,さらに優れたローカライズ結果が得られる。
我々はポール抽出器の性能評価とアプローチの実装のためにポールデータセットを一般向けにリリースした。
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