論文の概要: FASTC: A Fast Attentional Framework for Semantic Traversability Classification Using Point Cloud

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16564v1
• Date: Mon, 24 Jun 2024 12:01:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-25 14:54:27.369689
• Title: FASTC: A Fast Attentional Framework for Semantic Traversability Classification Using Point Cloud
• Title（参考訳）: FASTC: Point Cloudを使った意味的トレーサビリティ分類のための高速注意フレームワーク
• Authors: Yirui Chen, Pengjin Wei, Zhenhuan Liu, Bingchao Wang, Jie Yang, Wei Liu,
• Abstract要約: 点雲を用いたトラバーサビリティ評価の問題に対処する。 本稿では,垂直に配置された点雲から特徴を捉えるために PointNet を利用した柱状特徴抽出モジュールを提案する。 次に、LIDAR点雲の密度問題に適切に対応できる多フレーム情報を融合する新しい時間的アテンションモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.711666704468952
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Producing traversability maps and understanding the surroundings are crucial prerequisites for autonomous navigation. In this paper, we address the problem of traversability assessment using point clouds. We propose a novel pillar feature extraction module that utilizes PointNet to capture features from point clouds organized in vertical volume and a 2D encoder-decoder structure to conduct traversability classification instead of the widely used 3D convolutions. This results in less computational cost while even better performance is achieved at the same time. We then propose a new spatio-temporal attention module to fuse multi-frame information, which can properly handle the varying density problem of LIDAR point clouds, and this makes our module able to assess distant areas more accurately. Comprehensive experimental results on augmented Semantic KITTI and RELLIS-3D datasets show that our method is able to achieve superior performance over existing approaches both quantitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: トラバーサビリティマップの作成と周囲の理解は、自律的なナビゲーションにとって重要な前提条件である。 本稿では,点雲を用いたトラバーサビリティ評価の問題に対処する。 本稿では,垂直に配置された点雲と2次元エンコーダ・デコーダ構造から特徴を抽出し,広く使用されている3次元畳み込みではなく,可逆性分類を行うための新しい柱特徴抽出モジュールを提案する。 これにより計算コストが削減され、性能も向上する。 次に,LIDAR点雲の密度問題に適切に対応できる多フレーム情報を融合する新しい時空間アテンションモジュールを提案する。 拡張Semantic KITTIとRELLIS-3Dデータセットの総合的な実験結果から,本手法は既存の手法よりも定量的かつ定量的に優れた性能が得られることが示された。

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