DynaHull：点云中基于密度的动态点过滤
机器人学
2024-05-29 v2
摘要
在室内机器人领域，由于动态点的存在，使用点云在动态环境中进行准确定位与建图可能是一项具有挑战性的任务。这些动态点在室内环境中通常表现为人，但在具有移动机械的工业环境中，可能存在各种类型的动态点。本研究引入了 DynaHull，一种旨在通过有效移除点云中的动态点来增强室内建图精度的新技术。DynaHull 的工作原理是利用这样一个观察结果：在多次扫描中，静止点相比动态点具有更高的密度。此外，DynaHull 通过将地图聚类为更小的区域，来解决与点分布不均匀相关的建图挑战。在每个区域中，通过使用凸包方法，将邻居数量除以这些相邻点所占据的体积来确定每个点的密度因子。该算法使用基于每个聚类点计数的自适应阈值来移除动态点，从而减少误报。通过将每种方法与在低活动期间（仅有少量动态点存在）创建的真值地图进行比较，评估了 DynaHull 与最先进技术（如 ERASOR、Removert、OctoMap 加 SOR 和 Dynablox）的性能。结果表明，DynaHull 在多项指标上优于这些技术，尤其在推土机距离、漏报和误报方面表现显著。
引用
@article{arxiv.2401.07541,
title = {DynaHull: Density-centric Dynamic Point Filtering in Point Clouds},
author = {Pejman Habibiroudkenar and Risto Ojala and Kari Tammi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.07541},
year = {2024}
}