Fugu-MT 論文翻訳(概要): Accelerating Point Cloud Ground Segmentation: From Mechanical to Solid-State Lidars

論文の概要: Accelerating Point Cloud Ground Segmentation: From Mechanical to Solid-State Lidars

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10404v2
Date: Tue, 17 Sep 2024 18:23:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-19 22:32:32.538784
Title: Accelerating Point Cloud Ground Segmentation: From Mechanical to Solid-State Lidars
Title（参考訳）: ポイント・クラウド・グラウンド・セグメンテーションの加速 - メカニカルからソリッドステート・ライダーへ
Authors: Xiao Zhang, Zhanhong Huang, Garcia Gonzalez Antony, Xinming Huang,
Abstract要約: まず、点ベース、グリッドベース、範囲画像ベースグラウンドセグメンテーションアルゴリズムをベンチマークする。以上の結果から,レンジ画像に基づく手法は優れた性能とロバスト性をもたらすことが示唆された。提案したアルゴリズムをFPGA上で実装することにより,処理速度と資源使用量のスケーラビリティが大幅に向上したことを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.0753266069240235
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: In this study, we propose a novel parallel processing method for point cloud ground segmentation, aimed at the technology evolution from mechanical to solid-state Lidar (SSL). We first benchmark point-based, grid-based, and range image-based ground segmentation algorithms using the SemanticKITTI dataset. Our results indicate that the range image-based method offers superior performance and robustness, particularly in resilience to frame slicing. Implementing the proposed algorithm on an FPGA demonstrates significant improvements in processing speed and scalability of resource usage. Additionally, we develop a custom dataset using camera-SSL equipment on our test vehicle to validate the effectiveness of the parallel processing approach for SSL frames in real world, achieving processing rates up to 30.9 times faster than CPU implementations. These findings underscore the potential of parallel processing strategies to enhance Lidar technologies for advanced perception tasks in autonomous vehicles and robotics. The data and code will be available post-publication on our GitHub repository: \url{https://github.com/WPI-APA-Lab/GroundSeg-Solid-State-Lidar-Parallel-Processing}
Abstract（参考訳）: 本研究では,メカニカルからソリッドステート・ライダー (SSL) への技術進化を目的とした,ポイント・クラウド・グラウンド・セグメンテーションのための並列処理手法を提案する。我々はまず,SemanticKITTIデータセットを用いて,点ベース,グリッドベース,範囲画像ベースグラウンドセグメンテーションアルゴリズムのベンチマークを行った。提案手法は,特にフレームスライシングに対するレジリエンスにおいて,優れた性能とロバスト性を提供することを示す。提案したアルゴリズムをFPGA上で実装することにより,処理速度と資源使用量のスケーラビリティが大幅に向上したことを示す。さらに,テスト車両上でカメラ・SSL機器を用いたカスタムデータセットを構築し,実環境におけるSSLフレームの並列処理手法の有効性を検証し,CPU実装の最大30.9倍の処理速度を達成する。これらの知見は、自動運転車やロボット工学における高度な認識タスクのためのLidar技術を強化するための並列処理戦略の可能性を強調している。データとコードはGitHubリポジトリで公開後公開される。 \url{https://github.com/WPI-APA-Lab/GroundSeg-Solid-State-Lidar-Parallel-Processing}

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