AdaSplats：面向精确三维建模与实时高保真LiDAR模拟的自适应点云泼溅
机器人学
2022-12-27 v4
摘要
LiDAR传感器提供其周边丰富的三维信息，并在自动驾驶车辆的定位、语义分割、目标检测与跟踪等任务中日益重要。仿真加速了自动驾驶车辆的测试、验证与部署，同时降低成本并消除了真实场景测试的风险。我们解决高保真LiDAR仿真问题，提出一种利用移动测绘系统获取的真实世界点云的流水线。基于点的几何表示，更具体地说是splats（带法线的二维有向圆盘），已证明能够在大型点云（主要具有均匀密度）中准确建模底层表面。我们引入一种自适应splat生成方法，可准确建模底层三维几何以处理具有可变密度的真实世界点云，尤其是薄结构。此外，我们引入了一种在splat模型中工作的快速LiDAR传感器模拟器，其利用带加速结构的GPU并行架构，并侧重于高效处理大型点云。我们在真实条件下测试了LiDAR仿真，给出了与基础splatting及网格化技术的定性与定量对比结果，证明了我们建模方法的优势。
引用
@article{arxiv.2203.09155,
title = {AdaSplats: Adaptive Splatting of Point Clouds for Accurate 3D Modeling and Real-time High-Fidelity LiDAR Simulation},
author = {Jean Pierre Richa and Jean-Emmanuel Deschaud and François Goulette and Nicolas Dalmasso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.09155},
year = {2022}
}
备注
30 pages, 14 figures, 6 tables