論文の概要: Low Latency Instance Segmentation by Continuous Clustering for LiDAR Sensors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13976v2
• Date: Wed, 24 Jul 2024 20:01:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 19:46:37.239575
• Title: Low Latency Instance Segmentation by Continuous Clustering for LiDAR Sensors
• Title（参考訳）: 連続クラスタリングによるLiDARセンサの低レイテンシインスタンス分割
• Authors: Andreas Reich, Mirko Maehlisch,
• Abstract要約: LiDARポイントクラウドの低レイテンシインスタンスセグメンテーションは、現実世界のアプリケーションでは不可欠である。 継続的クラスタリング(continuous clustering)と呼ばれる新しいテクニックを採用しています。 クラスタ内のすべてのポイントの最新のタイムスタンプに対して、平均レイテンシを5ミリ秒で達成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-latency instance segmentation of LiDAR point clouds is crucial in real-world applications because it serves as an initial and frequently-used building block in a robot's perception pipeline, where every task adds further delay. Particularly in dynamic environments, this total delay can result in significant positional offsets of dynamic objects, as seen in highway scenarios. To address this issue, we employ a new technique, which we call continuous clustering. Unlike most existing clustering approaches, which use a full revolution of the LiDAR sensor, we process the data stream in a continuous and seamless fashion. Our approach does not rely on the concept of complete or partial sensor rotations with multiple discrete range images; instead, it views the range image as a single and infinitely horizontally growing entity. Each new column of this continuous range image is processed as soon it is available. Obstacle points are clustered to existing instances in real-time and it is checked at a high-frequency which instances are completed in order to publish them without waiting for the completion of the revolution or some other integration period. In the case of rotating sensors, no problematic discontinuities between the points of the end and the start of a scan are observed. In this work we describe the two-layered data structure and the corresponding algorithm for continuous clustering. It is able to achieve an average latency of just 5 ms with respect to the latest timestamp of all points in the cluster. We are publishing the source code at https://github.com/UniBwTAS/continuous_clustering.
• Abstract（参考訳）: LiDARポイントクラウドの低レイテンシインスタンスセグメンテーションは、ロボットの知覚パイプラインにおいて、初期的で頻繁に使用されるビルディングブロックとして機能するため、現実世界のアプリケーションでは不可欠である。 特に動的環境において、この全遅延は、高速道路のシナリオに見られるように、動的物体のかなりの位置オフセットをもたらす。 この問題に対処するために、私たちは継続的クラスタリングと呼ばれる新しいテクニックを採用しています。 LiDARセンサーの完全な革命を利用する既存のクラスタリングアプローチとは異なり、データストリームを連続的かつシームレスに処理します。 我々のアプローチは、複数の離散レンジイメージを持つ完全あるいは部分的なセンサー回転の概念に依存しず、その代わりに、レンジイメージを単一かつ無限に水平に成長するエンティティと見なしている。 この連続範囲画像の新しい列は、利用可能になったらすぐに処理される。 障害物ポイントは、既存のインスタンスにリアルタイムでクラスタ化され、革命の完了や他の統合期間を待たずに公開するために、インスタンスが完了する高周波でチェックされる。 回転センサの場合、終端点とスキャン開始点との間に問題のある不連続性はみられない。 本研究では, 連続クラスタリングのための2層データ構造とそれに対応するアルゴリズムについて述べる。 クラスタ内のすべてのポイントの最新のタイムスタンプに対して、平均レイテンシを5ミリ秒で達成することができる。 ソースコードはhttps://github.com/UniBwTAS/continuous_clustering.comで公開しています。

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