激光雷达数据的深度生成建模
计算机视觉与模式识别
2019-12-04 v4
摘要
构建能够生成结构化输出的模型是人工智能与机器人领域的核心挑战。尽管生成模型已在多种数据类型上得到探索，但在合成激光雷达（lidar）扫描方面的工作甚少，而激光雷达在机器人建图与定位中起着关键作用。本工作中，我们展示可通过将激光雷达扫描展开为 2D 点图，使深度生成模型适配该任务。我们的方法能生成高质量样本，同时学习到数据有意义的潜在表示。我们展示了相比最先进的点云生成方法的显著改进。此外，我们提出了一种将 2D 信号与绝对位置信息增强的新型数据表示。我们表明这有助于对含噪与填补输入的鲁棒性；所学模型能从看似无信息的数据中恢复底层激光雷达扫描。
引用
@article{arxiv.1812.01180,
title = {Deep Generative Modeling of LiDAR Data},
author = {Lucas Caccia and Herke van Hoof and Aaron Courville and Joelle Pineau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.01180},
year = {2019}
}
备注
Presented at IROS 2019