論文の概要: G3Reg: Pyramid Graph-based Global Registration using Gaussian Ellipsoid Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11573v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 17:23:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 13:04:56.326830
• Title: G3Reg: Pyramid Graph-based Global Registration using Gaussian Ellipsoid Model
• Title（参考訳）: G3Reg:ガウス楕円体モデルを用いたピラミッドグラフによるグローバルレジストレーション
• Authors: Zhijian Qiao, Zehuan Yu, Binqian Jiang, Huan Yin, and Shaojie Shen
• Abstract要約: 本研究では,LiDAR点雲の高速かつ堅牢なグローバル登録のための新しいフレームワークであるG3Regを紹介する。 原点雲から平面,クラスタ,線を含む基本的な幾何学的原始体を抽出し,低レベルの意味セグメントを得る。 本稿では,グローバル登録のためのピラミッド適合性グラフに基づく不信検証方式を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.189016878269104
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study introduces a novel framework, G3Reg, for fast and robust global registration of LiDAR point clouds. In contrast to conventional complex keypoints and descriptors, we extract fundamental geometric primitives including planes, clusters, and lines (PCL) from the raw point cloud to obtain low-level semantic segments. Each segment is formulated as a unified Gaussian Ellipsoid Model (GEM) by employing a probability ellipsoid to ensure the ground truth centers are encompassed with a certain degree of probability. Utilizing these GEMs, we then present a distrust-and-verify scheme based on a Pyramid Compatibility Graph for Global Registration (PAGOR). Specifically, we establish an upper bound, which can be traversed based on the confidence level for compatibility testing to construct the pyramid graph. Gradually, we solve multiple maximum cliques (MAC) for each level of the graph, generating numerous transformation candidates. In the verification phase, we adopt a precise and efficient metric for point cloud alignment quality, founded on geometric primitives, to identify the optimal candidate. The performance of the algorithm is extensively validated on three publicly available datasets and a self-collected multi-session dataset, without changing any parameter settings in the experimental evaluation. The results exhibit superior robustness and real-time performance of the G3Reg framework compared to state-of-the-art methods. Furthermore, we demonstrate the potential for integrating individual GEM and PAGOR components into other algorithmic frameworks to enhance their efficacy. To advance further research and promote community understanding, we have publicly shared the source code.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,LiDAR点雲の高速かつ堅牢なグローバル登録のための新しいフレームワークであるG3Regを紹介する。 従来の複雑なキーポイントやディスクリプタとは対照的に,原点雲から平面,クラスタ,線(PCL)を含む基本的な幾何学的プリミティブを抽出し,低レベルのセマンティックセグメントを得る。 各セグメントは、基底真理中心をある程度の確率で包含するように、確率楕円体を用いて統一ガウス楕円体モデル(GEM)として定式化される。 これらのGEMを利用することで、グローバル登録のためのピラミッド適合性グラフ(PAGOR)に基づく不信・検証方式を提案する。 具体的には、ピラミッドグラフを構築するための互換性テストの信頼性レベルに基づいて、上界を横断することができる。 グラフの各レベルに対する複数の最大傾き(MAC)を徐々に解き、多数の変換候補を生成する。 検証フェーズでは,幾何学的プリミティブに基づくポイントクラウドアライメント品質の高精度かつ効率的な指標を採用し,最適候補を同定する。 アルゴリズムの性能は、実験評価でパラメータの設定を変更することなく、3つの公開データセットと自己収集されたマルチセッションデータセットで広範囲に検証される。 その結果,G3Regフレームワークの高剛性と実時間性能は最先端の手法と比較して優れていた。 さらに,個々のGEMおよびPAGORコンポーネントを他のアルゴリズムフレームワークに統合して有効性を高める可能性を示す。 さらなる研究を進め、コミュニティの理解を促進するため、ソースコードを公開しました。

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