論文の概要: APR: Online Distant Point Cloud Registration Through Aggregated Point Cloud Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02893v2
• Date: Mon, 8 May 2023 11:44:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 11:09:24.853306
• Title: APR: Online Distant Point Cloud Registration Through Aggregated Point Cloud Reconstruction
• Title（参考訳）: APR: 集約されたポイントクラウド再構築によるオンライン遠隔地クラウド登録
• Authors: Quan Liu, Yunsong Zhou, Hongzi Zhu, Shan Chang, Minyi Guo
• Abstract要約: 本稿では,オンライン遠隔地クラウド登録のための新しい特徴抽出フレームワークであるAPRを提案する。 APRはオートエンコーダの設計を活用し、オートエンコーダは元の単一入力点クラウドの代わりに複数のフレームでより密集した点雲を再構成する。 我々の設計では、エンコーダは1つの入力ポイントクラウドに基づいて、リッチな局所幾何学情報を持つ特徴を抽出せざるを得ない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.312548725799193
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For many driving safety applications, it is of great importance to accurately register LiDAR point clouds generated on distant moving vehicles. However, such point clouds have extremely different point density and sensor perspective on the same object, making registration on such point clouds very hard. In this paper, we propose a novel feature extraction framework, called APR, for online distant point cloud registration. Specifically, APR leverages an autoencoder design, where the autoencoder reconstructs a denser aggregated point cloud with several frames instead of the original single input point cloud. Our design forces the encoder to extract features with rich local geometry information based on one single input point cloud. Such features are then used for online distant point cloud registration. We conduct extensive experiments against state-of-the-art (SOTA) feature extractors on KITTI and nuScenes datasets. Results show that APR outperforms all other extractors by a large margin, increasing average registration recall of SOTA extractors by 7.1% on LoKITTI and 4.6% on LoNuScenes. Code is available at https://github.com/liuQuan98/APR.
• Abstract（参考訳）: 多くの運転安全アプリケーションにとって、遠く離れた移動車両で発生するLiDAR点雲を正確に登録することが非常に重要である。 しかし、そのような点雲は同じ対象に対して非常に異なる点密度とセンサーの視点を持ち、そのような点雲の登録は非常に困難である。 本稿では,オンライン遠隔地クラウド登録のための新しい特徴抽出フレームワークであるAPRを提案する。 具体的には、オートエンコーダの設計を活用し、オートエンコーダは元の単一入力点クラウドの代わりに複数のフレームでより密集した点雲を再構成する。 我々の設計では、エンコーダは1つの入力ポイントクラウドに基づいて、リッチな局所幾何学情報を持つ特徴を抽出せざるを得ない。 このような機能は、オンライン遠隔地クラウド登録に使用される。 我々は、KITTIおよびnuScenesデータセット上で、最先端(SOTA)特徴抽出器に対して広範な実験を行う。 その結果、APRは全ての抽出機を大きなマージンで上回り、SOTA抽出機の平均登録リコールはLoKITTIで7.1%、LoNuScenesで4.6%増加した。 コードはhttps://github.com/liuQuan98/APRで入手できる。

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