論文の概要: DNN Filter for Bias Reduction in Distribution-to-Distribution Scan Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.04047v1
• Date: Tue, 8 Nov 2022 07:08:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 16:38:51.237579
• Title: DNN Filter for Bias Reduction in Distribution-to-Distribution Scan Matching
• Title（参考訳）: DNNフィルタによる分布分配型スキャンマッチングのバイアス低減
• Authors: Matthew McDermott and Jason Rife
• Abstract要約: 静的なシーンの仮定に反するボクセルを排除するために,LIDAR点雲をダウンサンプリングする方法を提案する。 提案手法はソリューション整合性フィルタを用いて,D2DコントリビューションがPointNetベースの登録ネットワークからのローカル推定値と一致しないようなボクセルの識別とフラグ付けを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Distribution-to-distribution (D2D) point cloud registration techniques such as the Normal Distributions Transform (NDT) can align point clouds sampled from unstructured scenes and provide accurate bounds of their own solution error covariance-- an important feature for safety-of life navigation tasks. D2D methods rely on the assumption of a static scene and are therefore susceptible to bias from range-shadowing, self-occlusion, moving objects, and distortion artifacts as the recording device moves between frames. Deep Learning-based approaches can achieve higher accuracy in dynamic scenes by relaxing these constraints, however, DNNs produce uninterpratable solutions which can be problematic from a safety perspective. In this paper, we propose a method of down-sampling LIDAR point clouds to exclude voxels that violate the assumption of a static scene and introduce error to the D2D scan matching process. Our approach uses a solution consistency filter, identifying and flagging voxels where D2D contributions disagree with local estimates from a PointNet-based registration network.
• Abstract（参考訳）: 通常の分散変換(NDT)のようなD2Dポイントのクラウド登録技術は、構造化されていないシーンからサンプリングされた点雲を整列させ、自身のソリューションエラーの共分散(covariance)の正確なバウンダリを提供する。 D2D法は静的なシーンの仮定に依存するため、記録装置がフレーム間を移動するときに、レンジシェード、自己閉塞、移動物体、歪みアーティファクトからバイアスを受けやすい。 深層学習に基づくアプローチは、これらの制約を緩和することで動的シーンの精度を高めることができるが、DNNは、安全性の観点から問題となるような非賞賛のソリューションを生成する。 本稿では,静的シーンの仮定に反するボクセルを排除し,D2Dスキャンマッチングプロセスに誤差を導入するために,LIDAR点雲をダウンサンプリングする方法を提案する。 提案手法はソリューション整合性フィルタを用いて,D2DコントリビューションがPointNetベースの登録ネットワークからのローカル推定値と一致しないようなボクセルの識別とフラグ付けを行う。

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