論文の概要: Mapping and Localization Using LiDAR Fiducial Markers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03510v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 17:33:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:32:50.697723
• Title: Mapping and Localization Using LiDAR Fiducial Markers
• Title（参考訳）: LiDARフィデューシャルマーカーを用いたマッピングと位置決め
• Authors: Yibo Liu,
• Abstract要約: Dissertationは、LiDARフィデューシャルマーカーを用いたマッピングとローカライゼーションのための新しいフレームワークを提案する。 Intensity Image-based LiDAR Fiducial Marker (IFM)システムを導入する。 LFMに基づく新しいマッピングとローカライズ手法は、順序のない低オーバーラップ点雲を登録する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8702432681310401
• License:
• Abstract: LiDAR sensors are essential for autonomous systems, yet LiDAR fiducial markers (LFMs) lag behind visual fiducial markers (VFMs) in adoption and utility. Bridging this gap is vital for robotics and computer vision but challenging due to the sparse, unstructured nature of 3D LiDAR data and 2D-focused fiducial marker designs. This dissertation proposes a novel framework for mapping and localization using LFMs is proposed to benefit a variety of real-world applications, including the collection of 3D assets and training data for point cloud registration, 3D map merging, Augmented Reality (AR), and many more. First, an Intensity Image-based LiDAR Fiducial Marker (IFM) system is introduced, using thin, letter-sized markers compatible with VFMs. A detection method locates 3D fiducials from intensity images, enabling LiDAR pose estimation. Second, an enhanced algorithm extends detection to 3D maps, increasing marker range and facilitating tasks like 3D map merging. This method leverages both intensity and geometry, overcoming limitations of geometry-only detection approaches. Third, a new LFM-based mapping and localization method registers unordered, low-overlap point clouds. It employs adaptive threshold detection and a two-level graph framework to solve a maximum a-posteriori (MAP) problem, optimizing point cloud and marker poses. Additionally, the Livox-3DMatch dataset is introduced, improving learning-based multiview point cloud registration methods. Extensive experiments with various LiDAR models in diverse indoor and outdoor scenes demonstrate the effectiveness and superiority of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: LiDARセンサーは自律システムに必須であるが、LiDARフィデューシャルマーカー(LFM)は視覚的フィデューシャルマーカー(VFM)に遅れている。 このギャップを埋めることはロボティクスとコンピュータビジョンにとって不可欠だが、3D LiDARデータと2D中心のフィジュアルマーカーの設計の粗末で非構造的な性質のために難しい。 この論文では、ポイントクラウド登録のための3Dアセットの収集やトレーニングデータ、3Dマップのマージ、3DAR(Augmented Reality, Augmented Reality, AR)など、さまざまな現実世界のアプリケーションに対して、LFMを用いたマッピングとローカライズのための新しいフレームワークを提案する。 まず、VFMと互換性のある細い文字サイズのマーカーを用いて、Intensity Image-based LiDAR Fiducial Marker (IFM)システムを導入する。 強度画像から3D画像を検出し、LiDARのポーズ推定を可能にする。 第二に、強化されたアルゴリズムは検出を3Dマップに拡張し、マーカー範囲を拡大し、3Dマップのマージのようなタスクを容易にする。 この手法は強度と幾何の両方を利用し、幾何のみの検出アプローチの限界を克服する。 第3に、新しい LFM ベースのマッピングとローカライズ手法は、順序のない低オーバーラップ点雲を登録する。 適応しきい値検出と2レベルグラフフレームワークを使用して、最大a-posteriori(MAP)問題を解決し、点雲とマーカーのポーズを最適化する。 さらに、Livox-3DMatchデータセットを導入し、学習ベースのマルチビューポイントクラウド登録方法を改善した。 様々な屋内・屋外シーンにおける多種多様なLiDARモデルによる大規模な実験により,提案手法の有効性と優位性を実証した。

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