論文の概要: Generative AI Empowered LiDAR Point Cloud Generation with Multimodal Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18542v1
- Date: Mon, 20 May 2024 04:15:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-01 06:12:00.608932
- Title: Generative AI Empowered LiDAR Point Cloud Generation with Multimodal Transformer
- Title（参考訳）: マルチモーダルトランスを用いたAIによるLiDARポイントクラウド生成
- Authors: Mohammad Farzanullah, Han Zhang, Akram Bin Sediq, Ali Afana, Melike Erol-Kantarci,
- Abstract要約: 統合センシングと通信は6G無線通信システムのキーイネーブルである。
本稿では、画像とRADARデータからLiDAR点雲を合成し、無線通信システムを強化する新しい手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.728362890819392
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Integrated sensing and communications is a key enabler for the 6G wireless communication systems. The multiple sensing modalities will allow the base station to have a more accurate representation of the environment, leading to context-aware communications. Some widely equipped sensors such as cameras and RADAR sensors can provide some environmental perceptions. However, they are not enough to generate precise environmental representations, especially in adverse weather conditions. On the other hand, the LiDAR sensors provide more accurate representations, however, their widespread adoption is hindered by their high cost. This paper proposes a novel approach to enhance the wireless communication systems by synthesizing LiDAR point clouds from images and RADAR data. Specifically, it uses a multimodal transformer architecture and pre-trained encoding models to enable an accurate LiDAR generation. The proposed framework is evaluated on the DeepSense 6G dataset, which is a real-world dataset curated for context-aware wireless applications. Our results demonstrate the efficacy of the proposed approach in accurately generating LiDAR point clouds. We achieve a modified mean squared error of 10.3931. Visual examination of the images indicates that our model can successfully capture the majority of structures present in the LiDAR point cloud for diverse environments. This will enable the base stations to achieve more precise environmental sensing. By integrating LiDAR synthesis with existing sensing modalities, our method can enhance the performance of various wireless applications, including beam and blockage prediction.
- Abstract（参考訳）: 統合センシングと通信は6G無線通信システムのキーイネーブルである。
複数のセンシングモードにより、基地局は環境をより正確に表現することができ、コンテキスト対応の通信につながる。
カメラやRADARセンサーなどの広範囲に装備されたセンサーは、いくつかの環境認識を提供することができる。
しかし、特に悪天候下では、正確な環境表現を生成するには不十分である。
一方、LiDARセンサーはより正確な表現を提供するが、その普及は高いコストで妨げられている。
本稿では、画像とRADARデータからLiDAR点雲を合成し、無線通信システムを強化する新しい手法を提案する。
具体的には、マルチモーダルトランスアーキテクチャと事前訓練された符号化モデルを使用して、正確なLiDAR生成を可能にする。
提案するフレームワークは、コンテキスト対応無線アプリケーション用にキュレートされた実世界のデータセットであるDeepSense 6Gデータセットに基づいて評価される。
本研究は,LiDAR点雲を高精度に生成する手法の有効性を示すものである。
修正平均二乗誤差は10.3931である。
画像の視覚的検査により,LiDAR点雲に存在する構造の大部分を多種多様な環境下で捉えることが可能であることが示唆された。
これにより基地局はより正確な環境検知を行うことができる。
既存のセンシングモードとLiDAR合成を統合することで、ビームや遮断予測を含む様々な無線アプリケーションの性能を向上させることができる。
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