APR: 集約された点群の再構成を用いたオンライン遠隔点群登録

多くの運転安全アプリケーションにおいて、遠くにある移動車両で生成されたLiDAR点群を正確に登録することは極めて重要です。しかし、同じ物体に対するこのような点群は、非常に異なる点密度とセンサ視点を持つため、そのような点群の登録は非常に困難です。本論文では、オンライン遠隔点群登録用の新しい特徴抽出フレームワークであるAPR（Autoencoder-based Point Registration）を提案します。特に、APRはオートエンコーダ設計を活用しており、このオートエンコーダは元の単一入力点群ではなく、複数のフレームを使用してより密集した集約点群を再構築します。当社の設計は、単一入力点群に基づいて豊富な局所幾何学情報を含む特徴を抽出するようにエンコーダを強制します。これらの特徴はその後、オンライン遠隔点群登録に使用されます。我々はKITTIおよびnuScenesデータセット上で最先端（SOTA）の特徴抽出器と比較して広範な実験を行いました。結果は、APRが他のすべての抽出器を大幅に上回り、LoKITTIではSOTA抽出器の平均登録リコール率が7.1%向上し、LoNuScenesでは4.6%向上することを示しています。コードはhttps://github.com/liuQuan98/APR で入手可能です。