交互场景中的序贯点云预测：综述
机器人学
2021-09-16 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
点云相比 2D 图像能更全面地表示环境三维信息，已广泛应用于自动驾驶领域。基于点云序列（PCS）的点级预测是环境理解的重要组成部分，可辅助自动驾驶车辆的决策与运动规划。然而，PCS 预测在文献中尚未被深入研究。本文对面向交互场景的序贯点云预测方法进行了简要综述。首先，我们定义 PCS 预测问题并介绍常用框架。其次，通过回顾非预测问题，我们分析并总结了基于 PCS 的时空特征提取方法。在此基础上，我们回顾了两类 PCS 预测任务：场景流估计（SFE）与点云位置预测（PCLP），并强调其联系与区别。最后，我们讨论若干开放问题并指出一些潜在研究方向。
引用
@article{arxiv.2109.07342,
title = {Sequential Point Cloud Prediction in Interactive Scenarios: A Survey},
author = {Haowen Wang and Zirui Li and Jianwei Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07342},
year = {2021}
}