論文の概要: GraffMatch: Global Matching of 3D Lines and Planes for Wide Baseline LiDAR Registration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.12745v1
• Date: Sat, 24 Dec 2022 15:02:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 15:19:52.219066
• Title: GraffMatch: Global Matching of 3D Lines and Planes for Wide Baseline LiDAR Registration
• Title（参考訳）: GraffMatch: 広域ベースラインLiDAR登録のための3次元ラインと平面のグローバルマッチング
• Authors: Parker C. Lusk, Devarth Parikh, Jonathan P. How
• Abstract要約: 線や平面のような幾何学的ランドマークを使用することで、ナビゲーションの精度を高め、マップストレージの要求を低減できる。 しかし、ループクロージャ検出のようなアプリケーションに対するランドマークベースの登録は、信頼できる初期推定ができないため、難しい。 3次元直線と平面を表すアフィングラスマン多様体を採用し、2つのランドマーク間の距離が回転と変換に不変であることを証明する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.00550745153015
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Using geometric landmarks like lines and planes can increase navigation accuracy and decrease map storage requirements compared to commonly-used LiDAR point cloud maps. However, landmark-based registration for applications like loop closure detection is challenging because a reliable initial guess is not available. Global landmark matching has been investigated in the literature, but these methods typically use ad hoc representations of 3D line and plane landmarks that are not invariant to large viewpoint changes, resulting in incorrect matches and high registration error. To address this issue, we adopt the affine Grassmannian manifold to represent 3D lines and planes and prove that the distance between two landmarks is invariant to rotation and translation if a shift operation is performed before applying the Grassmannian metric. This invariance property enables the use of our graph-based data association framework for identifying landmark matches that can subsequently be used for registration in the least-squares sense. Evaluated on a challenging landmark matching and registration task using publicly-available LiDAR datasets, our approach yields a 1.7x and 3.5x improvement in successful registrations compared to methods that use viewpoint-dependent centroid and "closest point" representations, respectively.
• Abstract（参考訳）: 線や平面のような幾何学的ランドマークを使用することで、一般的なlidarポイントクラウドマップと比較して、ナビゲーション精度を高め、マップストレージ要件を低減できる。 しかし、ループクロージャ検出のようなアプリケーションに対するランドマークベースの登録は、信頼できる初期推測ができないため困難である。 グローバルなランドマークマッチングは文献で研究されているが、これらの手法は典型的に3次元線と平面のランドマークのアドホック表現を用いており、これは大きな視点の変化に不変ではない。 この問題に対処するために,アフィン・グラスマン多様体を用いて3次元直線と平面を表現し,グラスマン計量を適用する前にシフト操作を行った場合,二つのランドマーク間の距離が回転と変換に不変であることを証明する。 この不変性により、グラフベースのデータアソシエーションフレームワークを使用して、最小二乗の意味で登録に使用できるランドマークマッチを特定できる。 lidarデータセットを用いた難易度の高いランドマークマッチングと登録タスクで評価することで,視点依存型セントラ表現と「最接近点」表現を用いた手法と比較して,成功度が1.7倍と3.5倍向上した。

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