論文の概要: Multi-Model 3D Registration: Finding Multiple Moving Objects in Cluttered Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10865v1
• Date: Fri, 16 Feb 2024 18:01:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-19 14:51:40.695243
• Title: Multi-Model 3D Registration: Finding Multiple Moving Objects in Cluttered Point Clouds
• Title（参考訳）: multi-model 3d registration: クラッタ点雲内の複数の移動物体の探索
• Authors: David Jin, Sushrut Karmalkar, Harry Zhang, Luca Carlone
• Abstract要約: マルチモデル3D登録問題(Multi-model 3D registration)のバリエーションについて検討する。 マルチモデル登録問題では、異なるポーズでオブジェクトの集合を撮影する2点の雲が与えられる。 私たちは、すべてのオブジェクトが2点の雲の間を移動する様子を同時に再構築したいと考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.923838486208524
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate a variation of the 3D registration problem, named multi-model 3D registration. In the multi-model registration problem, we are given two point clouds picturing a set of objects at different poses (and possibly including points belonging to the background) and we want to simultaneously reconstruct how all objects moved between the two point clouds. This setup generalizes standard 3D registration where one wants to reconstruct a single pose, e.g., the motion of the sensor picturing a static scene. Moreover, it provides a mathematically grounded formulation for relevant robotics applications, e.g., where a depth sensor onboard a robot perceives a dynamic scene and has the goal of estimating its own motion (from the static portion of the scene) while simultaneously recovering the motion of all dynamic objects. We assume a correspondence-based setup where we have putative matches between the two point clouds and consider the practical case where these correspondences are plagued with outliers. We then propose a simple approach based on Expectation-Maximization (EM) and establish theoretical conditions under which the EM approach converges to the ground truth. We evaluate the approach in simulated and real datasets ranging from table-top scenes to self-driving scenarios and demonstrate its effectiveness when combined with state-of-the-art scene flow methods to establish dense correspondences.
• Abstract（参考訳）: マルチモデル3D登録問題(Multi-model 3D registration)のバリエーションについて検討する。 マルチモデル登録問題では、異なるポーズでオブジェクトの集合を(おそらく背景に属するポイントを含む)撮影する2つのポイントクラウドが与えられ、すべてのオブジェクトが2つのポイントクラウド間でどのように移動したかを同時に再構築したいと考えています。 この設定は、静止シーンを撮影するセンサーの動作のように、単一のポーズを再構築したい場合に標準3D登録を一般化する。 さらに、ロボットに搭載された深度センサが動的シーンを知覚し、すべての動的オブジェクトの動作を同時に回復しながら、自身の動き(シーンの静的部分から)を推定する目標を持つような、関連するロボット応用のための数学的接地式を提供する。 二つの点の雲の一致を仮定した対応ベースの設定を仮定し、これらの対応が外れ値に悩まされる場合を考える。 次に、期待最大化(EM)に基づく簡単なアプローチを提案し、EMアプローチが基底真理に収束する理論条件を確立する。 本研究では,テーブルトップシーンから自動運転シナリオまで,シミュレーションおよび実際のデータセットにおけるアプローチを評価し,その有効性を示す。

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