論文の概要: RMS: Redundancy-Minimizing Point Cloud Sampling for Real-Time Pose Estimation in Degenerated Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07337v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 14:55:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 15:37:00.168715
• Title: RMS: Redundancy-Minimizing Point Cloud Sampling for Real-Time Pose Estimation in Degenerated Environments
• Title（参考訳）: rms:リアルタイムポーズ推定のための冗長性最小ポイントクラウドサンプリング
• Authors: Pavel Petracek, Kostas Alexis, Martin Saska
• Abstract要約: 幾何学的退化の影響を低減できる新しい点雲サンプリング法を提案する。 提案手法は, 点密度を正規化するスペーシフィケーション法に代わる手法である。 提案手法をポイントベースKISS-ICPと機能ベースLOAMオドメトリーパイプラインに統合し,KITTI,Hilti-Oxford,およびマルチロータUAVのカスタムデータセットを用いて実験的に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.793979192565526
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The typical point cloud sampling methods used in state estimation for mobile robots preserve a high level of point redundancy. The point redundancy slows down the estimation pipeline and can make real-time estimation drift in geometrically symmetrical and structureless environments. We propose a novel point cloud sampling method that is capable of lowering the effects of geometrical degeneracies by minimizing redundancy within the cloud. The proposed method is an alternative to the commonly used sparsification methods that normalize the density of points to comply with the constraints on the real-time capabilities of a robot. In contrast to density normalization, our method builds on the fact that linear and planar surfaces contain a high level of redundancy propagated into iterative estimation pipelines. We define the concept of gradient flow quantifying the surface underlying a point. We also show that maximizing the entropy of the gradient flow minimizes point redundancy for robot ego-motion estimation. We integrate the proposed method into the point-based KISS-ICP and feature-based LOAM odometry pipelines and evaluate it experimentally on KITTI, Hilti-Oxford, and custom datasets from multirotor UAVs. The experiments show that the proposed sampling technique outperforms state-of-the-art methods in well-conditioned as well as in geometrically-degenerated settings, in both accuracy and speed.
• Abstract（参考訳）: 移動ロボットの状態推定に使用される典型的な点雲サンプリング法は高い点冗長性を保っている。 点冗長性は推定パイプラインを遅くし、幾何学的に対称で構造のない環境でリアルタイムな推定ドリフトを可能にする。 本研究では,雲内の冗長性を最小化することにより,幾何学的退化の影響を低減できる新しい点雲サンプリング法を提案する。 提案手法は,ロボットのリアルタイム能力の制約を満たすため,点密度を正規化する一般的なスパーシフィケーション手法に代わるものである。 密度正規化とは対照的に,線形面と平面面は繰り返し推定パイプラインに伝播する高レベルの冗長性を含むという事実に基づく。 点の下の曲面を定量化する勾配流の概念を定義する。 また,勾配流のエントロピーの最大化は,ロボットのエゴモーション推定における点冗長性を最小化することを示す。 提案手法をポイントベースKISS-ICPと機能ベースLOAMオドメトリーパイプラインに統合し,KITTI,Hilti-Oxford,およびマルチロータUAVのカスタムデータセットを用いて実験的に評価する。 実験により, 提案手法は, 精度, 速度, 幾何的劣化条件において, 最先端の手法よりも高い性能を示した。

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