論文の概要: PCSTracker: Long-Term Scene Flow Estimation for Point Cloud Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.19762v1
• Date: Fri, 20 Mar 2026 08:45:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 19:48:39.060971
• Title: PCSTracker: Long-Term Scene Flow Estimation for Point Cloud Sequences
• Title（参考訳）: PCSTracker:ポイントクラウドシーケンスの長期フロー推定
• Authors: Min Lin, Gangwei Xu, Xianqi Wang, Yuyi Peng, Xin Yang,
• Abstract要約: PCSTrackerは、ポイントクラウドシーケンスにおける一貫したシーンフロー推定のために特別に設計されたエンドツーエンドフレームワークである。 PCSTrackerは、長期のシーンフロー推定において最高の精度を達成し、32.5 FPSでリアルタイム性能を維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.800932584993706
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud scene flow estimation is fundamental to long-term and fine-grained 3D motion analysis. However, existing methods are typically limited to pairwise settings and struggle to maintain temporal consistency over long sequences as geometry evolves, occlusions emerge, and errors accumulate. In this work, we propose PCSTracker, the first end-to-end framework specifically designed for consistent scene flow estimation in point cloud sequences. Specifically, we introduce an iterative geometry motion joint optimization module (IGMO) that explicitly models the temporal evolution of point features to alleviate correspondence inconsistencies caused by dynamic geometric changes. In addition, a spatio-temporal point trajectory update module (STTU) is proposed to leverage broad temporal context to infer plausible positions for occluded points, ensuring coherent motion estimation. To further handle long sequences, we employ an overlapping sliding-window inference strategy that alternates cross-window propagation and in-window refinement, effectively suppressing error accumulation and maintaining stable long-term motion consistency. Extensive experiments on the synthetic PointOdyssey3D and real-world ADT3D datasets show that PCSTracker achieves the best accuracy in long-term scene flow estimation and maintains real-time performance at 32.5 FPS, while demonstrating superior 3D motion understanding compared to RGB-D-based approaches.
• Abstract（参考訳）: 点雲のシーンフロー推定は, 長期的, 微粒な3次元運動解析の基礎となる。 しかし、既存の手法は概してペアワイズな設定に限られており、幾何が進化し、オクルージョンが出現し、エラーが蓄積するにつれて、長いシーケンスの時間的一貫性を維持するのに苦労する。 そこで本研究では,ポイントクラウドシーケンスにおける一貫したシーンフロー推定に特化して設計された,最初のエンドツーエンドフレームワークであるPCSTrackerを提案する。 具体的には、動的幾何変化による対応の不整合を軽減するために、点特徴の時間的進化を明示的にモデル化する反復幾何運動関節最適化モジュール(IGMO)を導入する。 さらに、広時空間を利用して、閉塞点に対する可視位置を推定し、コヒーレントな動き推定を保証するために、時空間軌跡更新モジュール(STTU)を提案する。 さらに長周期の処理には、クロスウィンドウ伝播とインウィンドウ改善を交互に行い、エラーの蓄積を効果的に抑制し、長期動作の一貫性を安定的に維持するオーバーラップ・スライディング・ウインドウ推論戦略を用いる。 合成 PointOdyssey3D と実世界の ADT3D データセットの大規模な実験により、PCSTracker は長期のシーンフロー推定において最高の精度を達成し、32.5 FPS でのリアルタイム性能を維持しつつ、RGB-D ベースのアプローチよりも優れた3次元動作理解を実証している。

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