Fugu-MT 論文翻訳(概要): Simultaneous Map and Object Reconstruction

論文の概要: Simultaneous Map and Object Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.13896v1
Date: Wed, 19 Jun 2024 23:53:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-21 17:56:21.991394
Title: Simultaneous Map and Object Reconstruction
Title（参考訳）: 同時マップとオブジェクト再構成
Authors: Nathaniel Chodosh, Anish Madan, Deva Ramanan, Simon Lucey,
Abstract要約: 本稿では,LiDARから大規模都市景観を動的に再現する手法を提案する。我々は、最近の新しいビュー合成法から着想を得て、大域的な最適化として再構築問題を提起する。連続動作の慎重なモデリングにより, 回転するLiDARセンサの回転シャッター効果を補うことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 66.66729715211642
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present a method for dynamic surface reconstruction of large-scale urban scenes from LiDAR. Depth-based reconstructions tend to focus on small-scale objects or large-scale SLAM reconstructions that treat moving objects as outliers. We take a holistic perspective and optimize a compositional model of a dynamic scene that decomposes the world into rigidly moving objects and the background. To achieve this, we take inspiration from recent novel view synthesis methods and pose the reconstruction problem as a global optimization, minimizing the distance between our predicted surface and the input LiDAR scans. We show how this global optimization can be decomposed into registration and surface reconstruction steps, which are handled well by off-the-shelf methods without any re-training. By careful modeling of continuous-time motion, our reconstructions can compensate for the rolling shutter effects of rotating LiDAR sensors. This allows for the first system (to our knowledge) that properly motion compensates LiDAR scans for rigidly-moving objects, complementing widely-used techniques for motion compensation of static scenes. Beyond pursuing dynamic reconstruction as a goal in and of itself, we also show that such a system can be used to auto-label partially annotated sequences and produce ground truth annotation for hard-to-label problems such as depth completion and scene flow.
Abstract（参考訳）: 本稿では,LiDARから大規模都市景観を動的に再現する手法を提案する。奥行きに基づく再構築は、移動物体を外れ値として扱う小さな物体や大規模なSLAM再構成に焦点を当てる傾向がある。我々は、世界が厳格に動く物体と背景に分解される動的なシーンの構成モデルを総合的に捉え、最適化する。そこで我々は,新しいビュー合成法から着想を得て,予測表面と入力LiDARスキャンの距離を最小化して,再構成問題を大域的最適化として提案する。本稿では,この大域的最適化を登録と表面再構成の段階に分解し,再学習を伴わずに市販の手法でうまく処理できることを示す。連続動作の慎重なモデリングにより, 回転するLiDARセンサの回転シャッター効果を補うことができる。これにより、厳格に動く物体のLiDARスキャンを適切に動作させる最初のシステム(私たちの知る限り)が、静的なシーンの運動補償に広く使われているテクニックを補完する。また, 動的再構成を目標とするだけでなく, 部分的にアノテートされたシーケンスを自動ラベル化して, 深度補完やシーンフローなどのハード・トゥ・ラベル問題に対して, 基底真理アノテーションを生成できることを示す。

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