論文の概要: ERASOR++: Height Coding Plus Egocentric Ratio Based Dynamic Object Removal for Static Point Cloud Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05019v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 03:45:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 21:05:10.378550
• Title: ERASOR++: Height Coding Plus Egocentric Ratio Based Dynamic Object Removal for Static Point Cloud Mapping
• Title（参考訳）: ERASOR++: 静的ポイントクラウドマッピングのための高符号化とエゴセントリック比に基づく動的オブジェクト除去
• Authors: Jiabao Zhang and Yu Zhang
• Abstract要約: 3Dポイントクラウドマップの動的オブジェクトは、地図歪みと長いトレースを導入することができる。 本研究では,Pseudo OccupancyのEgocentric Ratioに基づく動的オブジェクトの効率的な除去手法であるERASOR++を提案する。 提案手法は既存の手法と比較して精度と効率の点で優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.056432027978704
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mapping plays a crucial role in location and navigation within automatic systems. However, the presence of dynamic objects in 3D point cloud maps generated from scan sensors can introduce map distortion and long traces, thereby posing challenges for accurate mapping and navigation. To address this issue, we propose ERASOR++, an enhanced approach based on the Egocentric Ratio of Pseudo Occupancy for effective dynamic object removal. To begin, we introduce the Height Coding Descriptor, which combines height difference and height layer information to encode the point cloud. Subsequently, we propose the Height Stack Test, Ground Layer Test, and Surrounding Point Test methods to precisely and efficiently identify the dynamic bins within point cloud bins, thus overcoming the limitations of prior approaches. Through extensive evaluation on open-source datasets, our approach demonstrates superior performance in terms of precision and efficiency compared to existing methods. Furthermore, the techniques described in our work hold promise for addressing various challenging tasks or aspects through subsequent migration.
• Abstract（参考訳）: マッピングは、自動システム内の位置とナビゲーションにおいて重要な役割を果たす。 しかし、スキャンセンサから生成された3Dポイントクラウドマップ内の動的オブジェクトの存在は、地図歪みと長いトレースを導入し、正確なマッピングとナビゲーションの課題を提起することができる。 この問題に対処するため,我々は,効果的な動的オブジェクト除去のための疑似占有率のエゴセントリック比に基づく拡張アプローチである erasor++ を提案する。 まず,高さ差と高さ層情報を組み合わせた高さ符号化ディスクリプタを導入し,ポイントクラウドを符号化する。 次に,高さスタックテスト,基底層テスト,周辺ポイントテスト手法を提案し,ポイントクラウドビン内の動的ビンを高精度かつ効率的に識別することで,従来のアプローチの限界を克服する。 オープンソースデータセットの広範な評価を通じて,既存の手法と比較して精度と効率の面で優れた性能を示す。 さらに,本研究で説明した技術は,その後の移行を通じて,様々な課題や側面に取り組むことを約束している。

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