Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Efficient Convex Hull-based Vehicle Pose Estimation Method for 3D LiDAR

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.01034v3
Date: Tue, 6 Feb 2024 05:33:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-07 21:14:33.515789
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: 自動運転車の認識技術において,LiDARを用いた車両の姿勢推定が不可欠である。既存のポーズ推定手法を用いて3次元LiDARに基づく良好なポーズ抽出を実現することは困難である。凸船体に基づく新しい車両のポーズ推定手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9580473532948401
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Vehicle pose estimation with LiDAR is essential in the perception technology of autonomous driving. However, due to incomplete observation measurements and sparsity of the LiDAR point cloud, it is challenging to achieve satisfactory pose extraction based on 3D LiDAR with the existing pose estimation methods. In addition, the demand for real-time performance further increases the difficulty of the pose estimation task. In this paper, we propose a novel vehicle pose estimation method based on the convex hull. The extracted 3D cluster is reduced to the convex hull, reducing the subsequent computation burden while preserving essential contour information. Subsequently, a novel criterion based on the minimum occlusion area is developed for the search-based algorithm, enabling accurate pose estimation. Additionally, this criterion renders the proposed algorithm particularly well-suited for obstacle avoidance. The proposed algorithm is validated on the KITTI dataset and a manually labeled dataset acquired at an industrial park. The results demonstrate that our proposed method can achieve better accuracy than the classical pose estimation method while maintaining real-time speed.
Abstract（参考訳）: lidarによる車両ポーズ推定は、自動運転の知覚技術において不可欠である。しかし,lidar点雲の不完全観測とスパース性のため,既存のポーズ推定法を用いて3次元lidarに基づく適切なポーズ抽出を実現することが困難である。また、リアルタイム性能要求により、ポーズ推定タスクの難易度がさらに向上する。本稿では,凸船体に基づく新しい車両ポーズ推定手法を提案する。抽出した3Dクラスタを凸船体に還元し、重要な輪郭情報を保持しながらその後の計算負担を低減する。その後、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可能にする。さらに、この基準により提案アルゴリズムは特に障害物回避に適している。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つつ,従来のポーズ推定法よりも精度が高いことを示した。

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