LiDAR-EDIT：通过编辑真实场景中的物体布局生成 LiDAR 数据
计算机视觉与模式识别
2025-05-27 v3 人工智能
机器学习
机器人学
摘要
我们提出了 LiDAR-EDIT，这是一种用于生成自动驾驶合成 LiDAR 数据的新范式。我们的框架通过引入新的物体布局来编辑真实的 LiDAR 扫描，同时保持背景环境的真实性。与从头生成 LiDAR 点云的端到端框架相比，LiDAR-EDIT 允许用户对物体布局拥有完整控制，包括物体的数量、类型和姿态，而保留大部分原始真实背景。我们的方法还为生成的数据提供物体标签。与新视角合成技术相比，我们的框架可以创建与原始真实场景显著不同的反事实场景。LiDAR-EDIT 使用球面体素化来确保生成点云符合 LiDAR 投影几何。物体移除和插入过程中，采用生成模型填充因原始真实 LiDAR 扫描中被遮挡的不可见背景和物体部分。实验结果表明，我们的框架产生的 LiDAR 扫描在实际应用中具有良好价值。
引用
@article{arxiv.2412.00592,
title = {LiDAR-EDIT: LiDAR Data Generation by Editing the Object Layouts in Real-World Scenes},
author = {Shing-Hei Ho and Bao Thach and Minghan Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.00592},
year = {2025}
}
备注
Accepted to IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 6 pages, 7 figures