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KAIST开源|首次引入TGF,可同时执行地面检测和物体聚类!
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对于自主导航而言,从3D点云中感知可穿越区域和感兴趣的物体是关键任务之一。一辆地面车辆需要寻找可以用车轮探索的可穿越地形。然后,为了做出安全的导航决策,必须先对位于这些地形上的物体进行分割。然而,过度分割和欠分割可能会对这种导航决策产生负面影响。为此,我们提出了TRAVEL,它使用3D点云的图表示来同时执行可穿越地面检测和物体聚类。为了分割可穿越地面,将点云编码为图结构,三格场,将每个三格场作为一个节点。然后,通过检查连接节点的局部凸性和凹性来搜索和重新定义可穿越区域。另一方面,我们的地上物体分割采用图结构,将水平相邻的3D点在球面投影空间中表示为一个节点,并将节点之间的垂直/水平关系表示为一条边。完全利用节点-边结构,地上分割确保实时操作,并减少过度分割。通过使用仿真、城市场景和我们自己的数据集进行实验,我们已经证明,我们提出的可穿越地面分割算法在传统指标方面优于其他最先进的方法,并且我们新提出的评估指标对评估地上分割具有重要意义。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2206.03190 代码地址:https://github.com/url-kaist/TRAVEL
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