論文の概要: Robust Dynamic Object Detection in Cluttered Indoor Scenes via Learned Spatiotemporal Cues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.15826v1
• Date: Mon, 16 Mar 2026 18:59:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.883218
• Title: Robust Dynamic Object Detection in Cluttered Indoor Scenes via Learned Spatiotemporal Cues
• Title（参考訳）: 学習時空間キューによる屋内シーンのロバストな動的物体検出
• Abstract要約: 鳥眼視(BEV)により時間的占有感に基づく運動分節を融合させるLiDARのみのフレームワークを提案する。 モーションキャプチャー地上真実を用いた実験により,本手法は28.67%のリコール率,18.50%のF1スコアを達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.517814236046055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reliable dynamic object detection in cluttered environments remains a critical challenge for autonomous navigation. Purely geometric LiDAR pipelines that rely on clustering and heuristic filtering can miss dynamic obstacles when they move in close proximity to static structure or are only partially observed. Vision-augmented approaches can provide additional semantic cues, but are often limited by closed-set detectors and camera field-of-view constraints, reducing robustness to novel obstacles and out-of-frustum events. In this work, we present a LiDAR-only framework that fuses temporal occupancy-grid-based motion segmentation with a learned bird's-eye-view (BEV) dynamic prior. A fusion module prioritizes 3D detections when available, while using the learned dynamic grid to recover detections that would otherwise be lost due to proximity-induced false negatives. Experiments with motion-capture ground truth show our method achieves 28.67% higher recall and 18.50% higher F1 score than the state-of-the-art in substantially cluttered environments while maintaining comparable precision and position error.
• Abstract（参考訳）: 乱雑な環境での信頼性の高い動的物体検出は、自律的なナビゲーションにとって重要な課題である。 クラスタリングとヒューリスティックフィルタに依存する純粋に幾何学的なLiDARパイプラインは、静的構造に近づいたり、部分的にしか観察されない場合に、ダイナミックな障害を見逃す可能性がある。 視覚増強されたアプローチは、追加のセマンティックな手がかりを提供することができるが、しばしばクローズドセット検出器やカメラフィールドオブビューの制約によって制限され、新しい障害物や外乱イベントに対するロバスト性を低下させる。 本研究では, 鳥眼視(BEV)を動的に学習し, 時間的占有感に基づく運動分節を融合させるLiDARのみのフレームワークを提案する。 融合モジュールは、利用可能なときに3D検出を優先順位付けし、学習された動的グリッドを使用して、近接によって引き起こされる偽陰性により失われる検出を回復する。 モーションキャプチャー地上真実を用いた実験では, 精度と位置誤差を同等に保ちながら, 高精度で28.67%, 高精度なF1スコアが18.50%向上した。

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