基于快速几何表面的激光雷达点云分割
计算机视觉与模式识别
2020-06-14 v1 信号处理
摘要
环境建图一直是机器人导航与同步定位与建图（SLAM）的重要任务。LIDAR 提供快速且精确的环境三维点云地图，有助于地图构建。然而，处理点云中的数百万个点成为计算昂贵的任务。本文提出一种实时生成分割表面的方法，这些表面可用于三维物体建模。首先提出一种基于旋转式激光雷达单次扫描数据的高效建图算法，其基于快速网格化与子采样，利用了旋转式激光雷达传感器的物理设计与工作原理。随后通过估计法线并考虑其同质性对生成的网格表面进行分割。分割表面可用作提案，以预测机器人活动环境中物体的几何精确模型。所提方法与一些流行的点云分割方法进行比较，以凸显其在精度与速度上的有效性。
引用
@article{arxiv.2005.02704,
title = {Fast Geometric Surface based Segmentation of Point Cloud from Lidar Data},
author = {Aritra Mukherjee and Sourya Dipta Das and Jasorsi Ghosh and Ananda S. Chowdhury and Sanjoy Kumar Saha},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.02704},
year = {2020}
}
备注
Accepted to PReMI 2019( Pattern Recognition and Machine Intelligence 2019). International Conference on Pattern Recognition and Machine Intelligence. Springer, Cham, 2019