동적 포인트 제거

로봇 공학 분야에서 포인트 클라우드는 지도 표현의 핵심 요소가 되었습니다. 동적 포인트 제거 작업은 포인트 클라우드에서 동적 객체에 해당하는 포인트를 제거하여, 위치 추정 및 전역 경로 계획과 같은 후속 작업의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 본 연구에서는 쉽게 확장할 수 있는 통합 벤치마크 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 기존 최신 방법들의 재구성과 새로운 평가 지표를 포함하여, 기존 기술의 한계를 심층적으로 분석하고 다중 센서 유형의 데이터셋을 사용하여 이를 검증합니다. 관련 코드와 데이터셋은 모두 공개되어 있어, 추가적인 연구와 응용을 촉진합니다.