論文の概要: PSS-BA: LiDAR Bundle Adjustment with Progressive Spatial Smoothing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06124v1
- Date: Sun, 10 Mar 2024 07:56:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 08:33:28.566919
- Title: PSS-BA: LiDAR Bundle Adjustment with Progressive Spatial Smoothing
- Title(参考訳): PSS-BA: プログレッシブ空間平滑化によるLiDARバンドル調整
- Authors: Jianping Li, Thien-Minh Nguyen, Shenghai Yuan, and Lihua Xie
- Abstract要約: 本稿では, プログレッシブ空間平滑化によるLiDARバンドル調整について述べる。
提案手法の有効性とロバスト性をシミュレーションと実世界のデータセットで検証した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 27.060381833488172
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate and consistent construction of point clouds from LiDAR scanning data
is fundamental for 3D modeling applications. Current solutions, such as
multiview point cloud registration and LiDAR bundle adjustment, predominantly
depend on the local plane assumption, which may be inadequate in complex
environments lacking of planar geometries or substantial initial pose errors.
To mitigate this problem, this paper presents a LiDAR bundle adjustment with
progressive spatial smoothing, which is suitable for complex environments and
exhibits improved convergence capabilities. The proposed method consists of a
spatial smoothing module and a pose adjustment module, which combines the
benefits of local consistency and global accuracy. With the spatial smoothing
module, we can obtain robust and rich surface constraints employing smoothing
kernels across various scales. Then the pose adjustment module corrects all
poses utilizing the novel surface constraints. Ultimately, the proposed method
simultaneously achieves fine poses and parametric surfaces that can be directly
employed for high-quality point cloud reconstruction. The effectiveness and
robustness of our proposed approach have been validated on both simulation and
real-world datasets. The experimental results demonstrate that the proposed
method outperforms the existing methods and achieves better accuracy in complex
environments with low planar structures.
- Abstract(参考訳): LiDARスキャンデータからの点雲の高精度で一貫した構築は、3Dモデリングアプリケーションに不可欠である。
マルチビューポイントクラウド登録やlidarバンドル調整のような現在のソリューションは、主に局所平面仮定に依存しており、平面ジオメトリや実質的な初期ポーズエラーがない複雑な環境では不十分である。
この問題を軽減するため,本論文では,複雑な環境に適した空間平滑化を伴うlidarバンドル調整を提案する。
提案手法は空間平滑化モジュールとポーズ調整モジュールから構成され,局所的な一貫性と大域的精度の利点を組み合わせた。
空間平滑化モジュールでは,様々なスケールにわたる平滑化カーネルを用いて,堅牢でリッチな表面制約を得ることができる。
そして、ポーズ調整モジュールは、新しい表面制約を利用してすべてのポーズを補正する。
最終的に,提案手法は,高品質な点雲再構成に直接使用できる微細なポーズとパラメトリック面を同時に達成する。
提案手法の有効性とロバスト性をシミュレーションと実世界のデータセットで検証した。
実験の結果,提案手法は既存の手法よりも優れており,平面構造の低い複雑な環境では精度が向上することがわかった。
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