論文の概要: A comparison of extended object tracking with multi-modal sensors in indoor environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18476v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 16:16:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:28.460455
• Title: A comparison of extended object tracking with multi-modal sensors in indoor environment
• Title（参考訳）: 屋内環境における拡張物体追跡とマルチモーダルセンサの比較
• Authors: Jiangtao Shuai, Martin Baerveldt, Manh Nguyen-Duc, Anh Le-Tuan, Manfred Hauswirth, Danh Le-Phuoc,
• Abstract要約: 本稿では、LiDARとカメラの2つの異なる3Dポイント・クラウド・センサ・ソースを比較し、効率的な物体追跡手法の予備的提案を行う。 我々はまず,10点と対象環境に関する事前情報を利用する高速物体検出器を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4623784198777086
• License:
• Abstract: This paper presents a preliminary study of an efficient object tracking approach, comparing the performance of two different 3D point cloud sensory sources: LiDAR and stereo cameras, which have significant price differences. In this preliminary work, we focus on single object tracking. We first developed a fast heuristic object detector that utilizes prior information about the environment and target. The resulting target points are subsequently fed into an extended object tracking framework, where the target shape is parameterized using a star-convex hypersurface model. Experimental results show that our object tracking method using a stereo camera achieves performance similar to that of a LiDAR sensor, with a cost difference of more than tenfold.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2つの異なる3Dポイントクラウドセンサ(LiDARとステレオカメラ)の性能を比較した,効率的な物体追跡手法の予備的検討を行った。 この予備的な作業では、単一オブジェクト追跡に焦点を当てる。 我々はまず,環境や目標に関する事前情報を利用する高速ヒューリスティック物体検出器を開発した。 得られたターゲットポイントは拡張されたオブジェクト追跡フレームワークに入力され、ターゲットの形状は星-凸超曲面モデルを用いてパラメータ化される。 実験の結果,ステレオカメラを用いた物体追跡法は,LiDARセンサと同じような性能を示し,コスト差は10倍以上であった。

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