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激光雷达驱动的地面机器人3D物体感知与实时分类
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更新于2024-08-05
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本文主要探讨了基于激光雷达(LIDAR)的三维物体感知系统在地面机器人移动感知中的应用,特别是针对MuCAR-3这款自动驾驶车辆。作者提出了一种综合的解决方案,它在移动过程中实现了高效且实时的三维物体检测、分类和跟踪。这项技术的关键在于结合了2D和3D数据处理的优势。 在2D占用网格上,系统快速地对点云进行分割,识别出非地面区域,形成连通组件,这一步有助于减少冗余信息并简化后续处理。然而,为了实现更精确的物体识别,系统并非仅仅停留在2D,而是在原始的3D点云上进行分类。这样做的好处是可以捕捉到更多细节,提高识别的准确性。 对于实时性,该系统采用了特殊的设计,通过增强的占用网格作为哈希表,允许快速检索和分析3D点,从而实现实时操作,以0.1秒的帧速率进行处理。这种方法与传统的3D点云分类工作相比,具有显著的优势,特别是在动态环境下的场景理解、机器人定位以及SLAM(同时定位和映射)任务中。 在分类阶段,通过提取点云中点周围的固定大小支撑体积上的局部空间和反射率属性,构建特征表示,然后利用监督学习中的支持向量机(SVM)进行训练,以区分不同类别的对象,如交通参与者。这种方法的训练依赖于人工标注的数据集,确保了分类器的准确性和鲁棒性。 尽管本文的方法是针对MuCAR-3和Velodyne HDL-64 LIDAR设计的,但其原理和技术可以适用于各种类型的机器人和传感器平台,展示了激光雷达在复杂环境中提供高精度三维感知的强大潜力。 这项研究在地面机器人领域推进了3D物体感知技术的发展,特别是在自动驾驶和机器人导航方面,为实现更智能、更安全的机器人操作提供了强有力的支持。
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LIDAR-based 3D Object Perception中文翻译
translation
摘要
本文描述了一种基于激光雷达的地面机器人移动感知系统,包括三维物体检测,分类和跟踪。
所提出的系统在我们的自动地面车辆上进行了演示MuCAR-3,使其能够在类似城市交通的场
景以及越野车队场景中安全导航。我们的方法的效率源于2D和3D数据处理技术的独特组合。
尽管在2.5D占用网格中将点云快速分割成对象,但是在原始3D点云上对对象进行分类。对于
域的快速切换,占用网格被增强以充当用于检索3D点的哈希表。与大多数现有的3D点云分类
工作相比,实时操作通常是不可能的,这种组合使我们的系统能够以0.1s的帧速率实时执行。
1. 介绍
在本文中,我们解决了将3D扫描数据分割为已知类对象的问题。 给定由范围扫描仪获取的3D
点集,分割的目标是将点归因于一组候选对象类。 在地面机器人移动性的背景下,这种分割
能力不仅对于场景理解和规划等高级任务是必不可少的,而且还可以用于扫描配准和机器人定
位,例如, 在SLAM框架中[1]。 此外,了解对象的类在动态环境中特别有用,无论是用于规
划还是估计:通过使用适当的动态模型可以改进估计,并且规划可以包含关于特定对象类的典
型行为或意图的知识。
我们的感知方法被分解为三个主要步骤:分割,分类和跟踪。 分段步骤在占用网格上执行,
产生不属于地面的网格单元的连接组件。 在有效的操作中,我们确定与分割的对象相对应的
所有3D LIDAR点测量。 在分类步骤中,我们从对象的点云中提取特征,捕获在每个点周围的
固定大小支撑体积上提取的局部空间和反射率属性的分布。 在监督学习框架中,训练支持向
量机(SVM)分类器以区分感兴趣的类别,例如,我们案例中的其他流量参与者,给出了手工
标记的点云示例。
该方法不限于特定的机器人或传感器,但是我们使用我们的车辆MuCAR-3(慕尼黑认知自主
机器人车,第3代),配备Velodyne HDL-64 LIDAR的VW Touareg来描述和演示它(见图
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梁肖松
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