Patchwork++：利用 3D 点云快速鲁棒地解决局部欠分割的地面分割
机器人学
2022-09-28 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
在利用 3D LiDAR 传感器进行 3D 感知的领域，地面分割是用于可通行区域检测与目标识别等多种目的的基本任务。在此情况下，已有若干地面分割方法被提出。然而，仍存在一些局限。首先，部分地面分割方法需根据周围环境精细调参，这过于费力且耗时。此外，即便参数调好，仍会出现局部欠分割问题，即某些区域的地面分割失败。最后，当地面位于另一结构（如挡土墙）上方时，地面分割方法通常无法估计合适的地平面。为解决这些问题，我们提出一种鲁棒地面分割方法 Patchwork++，作为 Patchwork 的扩展。Patchwork++ 利用自适应地面似然估计（A-GLE）基于先前地面分割结果自适应计算合适参数。此外，时间地面回退（TGR）利用临时地面属性缓解局部欠分割问题。同时，引入区域式垂直平面拟合（R-VPF）以在地面被不同层抬高时正确分割地平面。最后，我们提出基于 3D LiDAR 反射模型的反射噪声去除（RNR）来高效消除虚拟噪声点。我们使用 SemanticKITTI 数据集展示了定性与定量评估。我们的代码见 https://github.com/url-kaist/patchwork-plusplus
引用
@article{arxiv.2207.11919,
title = {Patchwork++: Fast and Robust Ground Segmentation Solving Partial Under-Segmentation Using 3D Point Cloud},
author = {Seungjae Lee and Hyungtae Lim and Hyun Myung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.11919},
year = {2022}
}
备注
This paper has been accepted for publication in the proceedings of IROS 2022