論文の概要: FlexCloud: Direct, Modular Georeferencing and Drift-Correction of Point Cloud Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00395v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 10:56:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 14:56:59.676545
• Title: FlexCloud: Direct, Modular Georeferencing and Drift-Correction of Point Cloud Maps
• Title（参考訳）: FlexCloud: ポイントクラウドマップのダイレクト、モジュールジオレファレンス、ドリフト補正
• Authors: Maximilian Leitenstern, Marko Alten, Christian Bolea-Schaser, Dominik Kulmer, Marcel Weinmann, Markus Lienkamp,
• Abstract要約: SLAMから生成された点クラウドマップの自動ジオレファレンスとしてFlexCloudを提案する。 我々のアプローチは、生成されたローカルポイントクラウドマップのみを利用して、異なるSLAMメソッドでモジュール的に動作するように設計されています。 我々のアプローチは、モバイルマッピングシステムによって収集されたデータから、一貫したグローバルな参照ポイントクラウドマップの作成を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7421845364041001
• License:
• Abstract: Current software stacks for real-world applications of autonomous driving leverage map information to ensure reliable localization, path planning, and motion prediction. An important field of research is the generation of point cloud maps, referring to the topic of simultaneous localization and mapping (SLAM). As most recent developments do not include global position data, the resulting point cloud maps suffer from internal distortion and missing georeferencing, preventing their use for map-based localization approaches. Therefore, we propose FlexCloud for an automatic georeferencing of point cloud maps created from SLAM. Our approach is designed to work modularly with different SLAM methods, utilizing only the generated local point cloud map and its odometry. Using the corresponding GNSS positions enables direct georeferencing without additional control points. By leveraging a 3D rubber-sheet transformation, we can correct distortions within the map caused by long-term drift while maintaining its structure. Our approach enables the creation of consistent, globally referenced point cloud maps from data collected by a mobile mapping system (MMS). The source code of our work is available at https://github.com/TUMFTM/FlexCloud.
• Abstract（参考訳）: 自律運転の現実的な応用のための現在のソフトウェアスタックは、地図情報を活用して、信頼性の高いローカライゼーション、経路計画、動き予測を保証する。 重要な研究分野は点雲マップの生成であり、同時に局所化とマッピング(SLAM)のトピックを参照することである。 最近の開発では、グローバルな位置データが含まれていないため、結果として得られるクラウドマップは内部の歪みやジオレファレンスに悩まされ、マップベースのローカライゼーションアプローチでは使用できない。 そこで本研究では,SLAMから生成された点クラウドマップの自動ジオレファレンスとしてFlexCloudを提案する。 提案手法は,生成した局所点クラウドマップとそのドメトリーのみを利用して,異なるSLAM手法でモジュール的に動作するように設計されている。 対応するGNSS位置を使用することで、追加の制御ポイントなしで直接ジオレファリングが可能になる。 3次元ゴムシート変換を利用することで、その構造を維持しながら長期間のドリフトによる地図内の歪みを補正することができる。 我々のアプローチは,モバイルマッピングシステム(MMS)によって収集されたデータから,一貫したグローバルな参照ポイントクラウドマップの作成を可能にする。 私たちの作業のソースコードはhttps://github.com/TUMFTM/FlexCloud.comで公開されています。

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