高分辨率车载激光雷达扫描的实时语义分割
机器人学
2025-09-11 v2 机器学习
摘要
在最近的研究中，许多先前的工作强调了激光雷达数据语义分割对驾驶辅助系统和自动驾驶汽车开发的关键重要性。然而，大多数最先进的方法是在过时的、低分辨率激光雷达传感器上测试的，并且难以满足实时性要求。本研究提出了一种针对现代高分辨率激光雷达传感器的新型语义分割框架，同时解决了准确性和实时处理需求。我们提出了一个基于前沿的汽车128层激光雷达在城市场景中采集的新型激光雷达数据集。此外，我们提出了一种使用表面法线作为强输入特征的语义分割方法。我们的方法弥合了前沿研究与实际汽车应用之间的差距。另外，我们提供了一个机器人操作系统（ROS2）实现，并在我们的研究车辆上进行了运行。我们的数据集和代码已公开：https://github.com/kav-institute/SemanticLiDAR。
引用
@article{arxiv.2504.21602,
title = {Real Time Semantic Segmentation of High Resolution Automotive LiDAR Scans},
author = {Hannes Reichert and Benjamin Serfling and Elijah Schüssler and Kerim Turacan and Konrad Doll and Bernhard Sick},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.21602},
year = {2025}
}