Fugu-MT 論文翻訳(概要): Fiducial Tag Localization on a 3D LiDAR Prior Map

論文の概要: Fiducial Tag Localization on a 3D LiDAR Prior Map

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01072v3
Date: Wed, 5 Jun 2024 17:12:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-07 04:58:43.589149
Title: Fiducial Tag Localization on a 3D LiDAR Prior Map
Title（参考訳）: 3次元LiDAR事前写像における図形タグの局所化
Authors: Yibo Liu, Jinjun Shan, Hunter Schofield,
Abstract要約: 既存のLiDARフィデューシャルタグローカライズ法は3次元LiDARマップには適用されない。我々は, 3次元LiDAR事前マップ上で, 画像タグを直接ローカライズする新しい手法を開発した。我々は,3次元LiDARマップ上のタグのローカライズに適用可能な手法として,定性的かつ定量的な実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6554326244334868
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The LiDAR fiducial tag, akin to the well-known AprilTag used in camera applications, serves as a convenient resource to impart artificial features to the LiDAR sensor, facilitating robotics applications. Unfortunately, the existing LiDAR fiducial tag localization methods do not apply to 3D LiDAR maps while resolving this problem is beneficial to LiDAR-based relocalization and navigation. In this paper, we develop a novel approach to directly localize fiducial tags on a 3D LiDAR prior map, returning the tag poses (labeled by ID number) and vertex locations (labeled by index) w.r.t. the global coordinate system of the map. In particular, considering that fiducial tags are thin sheet objects indistinguishable from the attached planes, we design a new pipeline that gradually analyzes the 3D point cloud of the map from the intensity and geometry perspectives, extracting potential tag-containing point clusters. Then, we introduce an intermediate-plane-based method to further check if each potential cluster has a tag and compute the vertex locations and tag pose if found. We conduct both qualitative and quantitative experiments to demonstrate that our approach is the first method applicable to localize tags on a 3D LiDAR map while achieving better accuracy compared to previous methods. The open-source implementation of this work is available at: https://github.com/York-SDCNLab/Marker-Detection-General.
Abstract（参考訳）: LiDARのフィデューシャルタグは、カメラアプリケーションでよく使われる AprilTagに似ているが、LiDARセンサーに人工的な機能を付与する便利なリソースとして機能し、ロボット工学の応用を容易にする。残念ながら、既存のLiDARフィデューシャルタグのローカライズ手法は、3次元LiDARマップには適用されないが、この問題を解決することは、LiDARベースの再ローカライズとナビゲーションにとって有益である。本稿では,3次元LiDAR事前地図上で,画像タグを直接ローカライズする手法を開発し,タグポーズ(ID番号ラベル付き)と頂点位置(インデックスラベル付き)を地図のグローバル座標系に戻す。特に、フィデューシャルタグが付着面と区別できない薄いシートオブジェクトであることを考えると、地図の3次元点雲を強度と幾何学的観点から徐々に解析し、潜在的なタグを含む点クラスターを抽出するパイプラインを設計する。そこで,本研究では,各電位クラスタにタグがあるかどうかを確認し,頂点位置とタグポーズを求める中間平面法を提案する。我々は,3次元LiDARマップ上でタグをローカライズする手法として,従来の手法と比較して精度が向上し,定性的かつ定量的な実験を行った。この作業のオープンソース実装は、https://github.com/York-SDCNLab/Marker-Detection-Generalで公開されている。

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