球状ボクセルを用いたLiDARスキャンマッチングにおける影の軽減
Mitigating Shadows in Lidar Scan Matching using Spherical Voxels
LiDARスキャンマッチングの系統誤差の原因となる影を、球状グリッドによる前処理で軽減する手法を提案し、シミュレーションで従来の地面除去より優れることを示した。
著者: Matthew McDermott, Jason Rife
分類: cs.RO, cs.CV
原文アブストラクト
In this paper we propose an approach to mitigate shadowing errors in Lidar scan matching, by introducing a preprocessing step based on spherical gridding. Because the grid aligns with the Lidar beam, it is relatively easy to eliminate shadow edges which cause systematic errors in Lidar scan matching. As we show through simulation, our proposed algorithm provides better results than ground-plane removal, the most common existing strategy for shadow mitigation. Unlike ground plane removal, our method applies to arbitrary terrains (e.g. shadows on urban walls, shadows in hilly terrain) while retaining key Lidar points on the ground that are critical for estimating changes in height, pitch, and roll. Our preprocessing algorithm can be used with a range of scan-matching methods; however, for voxel-based scan matching methods, it provides additional benefits by reducing computation costs and more evenly distributing Lidar points among voxels.
関連論文
- エッジ上でのRGB-D SLAM:Raspberry Pi 5におけるRTAB-MapとORB-SLAM3のベンチマークとプロファイリングSLAM
- 拡散事前分布と来歴認識を用いた動的環境向け単眼ガウシアンスプラッティングSLAMSLAM
- V3DSAM: 意味・幾何学的ループ検証と幾何学固定の永続インスタンスマッピングによるフィードフォワード高密度SLAMSLAM
- DASH-SLAM: 深度スケール伝播によるキャリブレーション不要のメトリック単眼SLAMSLAM
- 暗黙的意味論と系列一貫性ループ閉じ込めによるVGGTベースSLAMのスケールアンカリングSLAM
- 磁気慣性を密結合したフィールドロボット向けSLAMシステムSLAM
