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IROS2022最新 | 基于激光雷达的三维运动目标分割的高效时空信息融合
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论文链接:https://arxiv.org/abs/2207.02201 代码链接:https://github.com/haomo-ai/MotionSeg3D 视频链接:https://www.youtube.com/watch?v=carIdfwLX_s&ab_channel=JiadaiSun 精确的运动目标分割是自动驾驶的一项重要任务。它可以为许多下游任务提供有效信息,如碰撞避免、路径规划和静态地图构建。如何有效地利用时空信息是三维激光雷达运动目标分割(lidarmos)的关键问题。在这项工作中,我们提出了一种新的深度神经网络,利用空间和时间信息以及激光雷达扫描的不同表示模式来提高激光雷达MOS性能。具体地说,我们首先使用基于距离图像的双分支结构来分别处理可以从连续激光雷达扫描中获得的空间和时间信息,然后使用运动引导注意力模块将它们结合起来。我们还通过3D稀疏卷积使用点细化模块来融合来自激光雷达距离图像和点云表示的信息,并减少物体边界上的伪影。我们在SemanticKITTI的激光雷达MOS基准上验证了我们提出的方法的有效性。在激光雷达MOS IoU方面,我们的方法明显优于最先进的方法。得益于设计的粗到精架构,我们的方法以传感器帧速率在线运行。
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