論文の概要: RDMNet: Reliable Dense Matching Based Point Cloud Registration for
Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.18084v1
- Date: Fri, 31 Mar 2023 14:22:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 13:46:11.871818
- Title: RDMNet: Reliable Dense Matching Based Point Cloud Registration for
Autonomous Driving
- Title(参考訳): RDMNet: 自律運転のための信頼性の高いDense Matchingベースのポイントクラウド登録
- Authors: Chenghao Shi, Xieyuanli Chen, Huimin Lu, Wenbang Deng, Junhao Xiao,
Bin Dai
- Abstract要約: 本稿では, RDMNet という新しいネットワークを提案する。
提案手法は, 高い一般化能力を有する全試験データセットにおいて, 既存の最先端手法よりも優れた性能を示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.26754768427011
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Point cloud registration is an important task in robotics and autonomous
driving to estimate the ego-motion of the vehicle. Recent advances following
the coarse-to-fine manner show promising potential in point cloud registration.
However, existing methods rely on good superpoint correspondences, which are
hard to be obtained reliably and efficiently, thus resulting in less robust and
accurate point cloud registration. In this paper, we propose a novel network,
named RDMNet, to find dense point correspondences coarse-to-fine and improve
final pose estimation based on such reliable correspondences. Our RDMNet uses a
devised 3D-RoFormer mechanism to first extract distinctive superpoints and
generates reliable superpoints matches between two point clouds. The proposed
3D-RoFormer fuses 3D position information into the transformer network,
efficiently exploiting point clouds' contextual and geometric information to
generate robust superpoint correspondences. RDMNet then propagates the sparse
superpoints matches to dense point matches using the neighborhood information
for accurate point cloud registration. We extensively evaluate our method on
multiple datasets from different environments. The experimental results
demonstrate that our method outperforms existing state-of-the-art approaches in
all tested datasets with a strong generalization ability.
- Abstract(参考訳): ポイントクラウド登録は、ロボットと自動運転において、車両の自走運動を推定する重要なタスクである。
粗大化後の最近の進歩は、点雲の登録に有望な可能性を示している。
しかし、既存の手法は優れたスーパーポイント対応に依存しており、確実かつ効率的に取得することは困難であり、その結果、ロバストで正確なポイントクラウドの登録が少なくなる。
本稿では,RDMNetと呼ばれる新しいネットワークを提案する。このネットワークは,高密度点対応の粗大化を検知し,信頼度の高い対応に基づいて最終ポーズ推定を改善する。
rdmnetは考案した3d-roformer機構を使用して、最初に特徴的なスーパーポイントを抽出し、2つのポイントクラウド間でマッチする信頼性の高いスーパーポイントを生成します。
提案する3d-roformerは3d位置情報をトランスフォーマネットワークに融合し,ポイントクラウドの文脈的および幾何学的情報を効率的に活用し,ロバストなスーパーポイント対応を生成する。
RDMNetは、その周辺情報を正確な点雲登録に用いることで、スパーススーパーポイントマッチを密度の高い点一致に伝播する。
異なる環境から複数のデータセットに対して,提案手法を広範囲に評価した。
実験結果から,本手法は, 高い一般化能力を有する全試験データセットにおいて, 既存の最先端手法よりも優れていることが示された。
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