論文の概要: PQM: A Point Quality Evaluation Metric for Dense Maps
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03660v1
- Date: Tue, 6 Jun 2023 13:23:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-07 15:25:49.644606
- Title: PQM: A Point Quality Evaluation Metric for Dense Maps
- Title（参考訳）: pqm:高密度写像のための点品質評価指標
- Authors: Yash Turkar, Pranay Meshram, Charuvahan Adhivarahan, Karthik Dantu
- Abstract要約: 本研究では,4つのサブメトリックからなる新しい点品質評価尺度(PQM)を提案し,点雲の品質をより包括的に評価する。
完全度サブメトリックは、欠落データの比率を評価し、アーティファクトスコアサブメトリックは、アーティファクトを認識して特徴付け、精度サブメトリックは登録精度を計測し、解像度サブメトリックはポイントクラウド密度を定量化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.749752439260199
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LiDAR-based mapping/reconstruction are important for various applications,
but evaluating the quality of the dense maps they produce is challenging. The
current methods have limitations, including the inability to capture
completeness, structural information, and local variations in error. In this
paper, we propose a novel point quality evaluation metric (PQM) that consists
of four sub-metrics to provide a more comprehensive evaluation of point cloud
quality. The completeness sub-metric evaluates the proportion of missing data,
the artifact score sub-metric recognizes and characterizes artifacts, the
accuracy sub-metric measures registration accuracy, and the resolution
sub-metric quantifies point cloud density. Through an ablation study using a
prototype dataset, we demonstrate the effectiveness of each of the sub-metrics
and compare them to popular point cloud distance measures. Using three LiDAR
SLAM systems to generate maps, we evaluate their output map quality and
demonstrate the metrics robustness to noise and artifacts. Our implementation
of PQM, datasets and detailed documentation on how to integrate with your
custom dense mapping pipeline can be found at github.com/droneslab/pqm
- Abstract（参考訳）: LiDARベースのマッピング/リコンストラクションは、様々なアプリケーションにとって重要であるが、それらが生み出す高密度マップの品質を評価することは困難である。
現在の手法には、完全性、構造情報、エラーの局所的な変動をキャプチャできないといった制限がある。
本稿では,ポイントクラウドの品質をより包括的に評価するための4つのサブメトリックからなる,新しいポイント品質評価指標(pqm)を提案する。
完全度サブメトリックは、欠落データの比率を評価し、アーティファクトスコアサブメトリックは、アーティファクトを認識して特徴付け、精度サブメトリックは登録精度を計測し、解像度サブメトリックはポイントクラウド密度を定量化する。
プロトタイプデータセットを用いたアブレーション研究を通じて,各サブメトリックの有効性を実証し,一般的な点雲距離測定と比較した。
3つのLiDAR SLAMシステムを用いて,その出力マップの品質を評価し,ノイズやアーティファクトに対するロバスト性を示す。
カスタムの高密度マッピングパイプラインとの統合方法に関するPQM、データセット、詳細なドキュメントは、github.com/droneslab/pqmで確認できます。
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