論文の概要: An Efficient Convex Hull-Based Vehicle Pose Estimation Method for 3D LiDAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01034v1
• Date: Thu, 2 Feb 2023 11:57:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-03 14:10:10.274041
• Title: An Efficient Convex Hull-Based Vehicle Pose Estimation Method for 3D LiDAR
• Title（参考訳）: 3次元LiDARの効率よい凸ハル型車両電位推定法
• Authors: Ningning Ding
• Abstract要約: 本稿では,新しい凸型車両ポーズ推定法を提案する。 抽出された3Dクラスタは凸殻に縮小され、計算負担が軽減される。 提案アルゴリズムは,工業団地で取得したKITTIデータセットと手動ラベル付きデータセットで検証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1447870545812924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vehicle pose estimation is essential in the perception technology of autonomous driving. However, due to the different density distributions of the LiDAR point cloud, it is challenging to achieve accurate direction extraction based on 3D LiDAR by using the existing pose estimation methods. In this paper, we proposed a novel convex hull-based vehicle pose estimation method. The extracted 3D cluster is reduced to the convex hull, reducing the computation burden. Then a novel criterion based on the minimum occlusion area is developed for the search-based algorithm, which can achieve accurate pose estimation. The proposed algorithm is validated on the KITTI dataset and a manually labeled dataset acquired at an industrial park. The results show that our proposed method can achieve better accuracy than the three mainstream algorithms while maintaining real-time speed.
• Abstract（参考訳）: 自動車のポーズ推定は自動運転の認識技術において不可欠である。 しかし、LiDAR点雲の密度分布が異なるため、既存のポーズ推定手法を用いて3次元LiDARに基づく正確な方向抽出を実現することは困難である。 本稿では,新しい凸殻型車両ポーズ推定法を提案する。 抽出した3dクラスタを凸殻に縮小し、計算負荷を低減する。 そして、探索に基づくアルゴリズムに対して、最小閉塞面積に基づく新しい基準を開発し、正確なポーズ推定を実現する。 提案アルゴリズムは,工業団地で取得したKITTIデータセットと手動ラベル付きデータセットで検証される。 その結果,提案手法は実時間速度を維持しながら,3つの主流アルゴリズムよりも精度が高いことがわかった。

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