摘要
本文提出了一種從自動(dòng)駕駛車輛的LiDAR測(cè)量數(shù)據(jù)中中快速且魯棒地估計(jì)地面表面的方法。地面表面被建模為一個(gè)均勻B樣條,該樣條對(duì)不同的測(cè)量密度具有魯棒性,并且通過(guò)一個(gè)單一參數(shù)來(lái)控制平滑性先驗(yàn)。我們將估計(jì)過(guò)程建模為一個(gè)魯棒最小二乘優(yōu)化問(wèn)題,可以重新表述為一個(gè)線性問(wèn)題,從而可以高效地解決。使用SemanticKITTI數(shù)據(jù)集進(jìn)行了定量評(píng)估,通過(guò)將點(diǎn)級(jí)語(yǔ)義注釋分類為地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)。最后在真實(shí)場(chǎng)景中驗(yàn)證了該方法在我們的研究車輛上的效果。
主要內(nèi)容
文章采用了統(tǒng)一的B樣條(Uniform B-Splines)來(lái)建模地面表面,這種方法對(duì)于不同的測(cè)量密度具有魯棒性,并且通過(guò)控制平滑度先驗(yàn)的單個(gè)參數(shù)來(lái)調(diào)整模型的平滑性。將地面估計(jì)過(guò)程建模為一個(gè)魯棒的最小二乘優(yōu)化問(wèn)題,并通過(guò)重新構(gòu)造為線性問(wèn)題來(lái)高效地解決。利用SemanticKITTI數(shù)據(jù)集進(jìn)行了定量評(píng)估,通過(guò)將點(diǎn)級(jí)語(yǔ)義注釋分類為地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)來(lái)驗(yàn)證了方法的效果。最后,他們?cè)趯?shí)際場(chǎng)景中的研究車輛上進(jìn)行了驗(yàn)證。此外,文章還介紹了圖1中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。通過(guò)提取每個(gè)網(wǎng)格單元中的最大觀測(cè)反射高度,可以構(gòu)建一個(gè)組合高度圖,該高度圖顯示了地面表面的估計(jì)結(jié)果。
圖1:估計(jì)的地面表面(頂部)是所提出方法的結(jié)果。在隨后的處理步驟中,我們可以使用每個(gè)網(wǎng)格單元中觀測(cè)到的最大反射高度(中間)來(lái)構(gòu)建一個(gè)組合高度圖(底部)。白色/藍(lán)色/紅色:無(wú)/低/高數(shù)值。
主要步驟如下:
1. 統(tǒng)一B樣條建模:詳細(xì)介紹了統(tǒng)一B樣條的數(shù)學(xué)原理和擬合過(guò)程,,統(tǒng)一B樣條具有局部支持,因此能夠更好地適應(yīng)測(cè)量點(diǎn)的分布,文章還討論了如何選擇合適的B樣條控制點(diǎn)和階數(shù)。
2. 平滑性約束:為了減少過(guò)擬合和噪聲的影響,文章引入了平滑性約束,以控制地面估計(jì)的光滑度。通過(guò)引入正則化項(xiàng),將平滑性約束融入到優(yōu)化問(wèn)題中。
3. 魯棒優(yōu)化:將地面估計(jì)問(wèn)題建模為魯棒最小二乘優(yōu)化問(wèn)題,以提高對(duì)離群值的魯棒性。文章詳細(xì)介紹了魯棒優(yōu)化的數(shù)學(xué)原理和求解方法,并討論了權(quán)重函數(shù)的選擇。
實(shí)驗(yàn)與分析
文章在SemanticKITTI數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練集上進(jìn)行評(píng)估,將所有的測(cè)量范圍分為地面、非地面和不關(guān)心的類別,具體總結(jié)在表格I中。
A. 不同地面模型的比較
首先比較了在僅使用地面點(diǎn)進(jìn)行估計(jì)(無(wú)異常點(diǎn)的情況下)時(shí)不同地面模型的準(zhǔn)確性。在這里將我們的UBS模型與三次多項(xiàng)式、估計(jì)和預(yù)校準(zhǔn)的地面平面進(jìn)行比較。隨機(jī)抽樣了所有地面點(diǎn)的10%用于驗(yàn)證,也就是說(shuō)這些點(diǎn)在優(yōu)化過(guò)程中沒(méi)有使用。然后,我們比較所有驗(yàn)證點(diǎn)與模型估計(jì)的地面高度之間的絕對(duì)高度誤差。圖3顯示了平均絕對(duì)高度誤差和隨著測(cè)量距離變化的平均誤差。總體而言,UBS模型具有最低的誤差。與多項(xiàng)式模型相比,隨著測(cè)量距離的增加,誤差僅略微增加,因?yàn)閷?duì)UBS模型的測(cè)量的影響僅局限于局部區(qū)域,因此幾乎不受局部變化的測(cè)量密度的影響。
圖3:當(dāng)僅使用地面點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化時(shí),不同地面模型的絕對(duì)地面點(diǎn)誤差。左圖:所有驗(yàn)證點(diǎn)的平均值。右圖:在距離傳感器5米范圍內(nèi)的距離間隔內(nèi)的平均值。
B. 不同魯棒性方法的比較
a) 異常值噪聲估計(jì):為了證明使用魯棒優(yōu)化方法的合理性,我們首先旨在估計(jì)非地面點(diǎn)的地面距離分布,即異常值噪聲。為了估計(jì)異常值噪聲,我們僅基于標(biāo)記的地面點(diǎn)計(jì)算地面曲面,并計(jì)算估計(jì)地面高度與非地面點(diǎn)之間的誤差的直方圖,如圖4所示。
圖4:非地面點(diǎn)的地面距離直方圖。
我們從直方圖中觀察到非地面點(diǎn)存在嚴(yán)重偏差,均值為1.09米,并且高度范圍較大,從估計(jì)曲面以下到約4米。請(qǐng)注意,負(fù)的地面距離可能是由于控制點(diǎn)距離為2米和平滑度權(quán)重為1造成的,一方面可以減少對(duì)內(nèi)點(diǎn)的過(guò)擬合,但另一方面會(huì)增加對(duì)地面曲面突變的平滑。
圖5比較了不同魯棒性方法在兩種設(shè)置下對(duì)優(yōu)化的影響。一方面,我們展示了僅使用地面點(diǎn)時(shí)的影響,另一方面是當(dāng)所有點(diǎn)都用于優(yōu)化時(shí)的影響。在兩個(gè)實(shí)驗(yàn)中,我們保留了10%的地面點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證。我們觀察到TLS方法在存在異常值時(shí)產(chǎn)生了最佳結(jié)果。TLS方法的最佳誤差閾值似乎在20厘米到60厘米的范圍內(nèi)。GMC方法并不總是比普通的最小二乘(OLS)基準(zhǔn)方法產(chǎn)生更好的結(jié)果。這可能是因?yàn)镚MC方法在5次迭代內(nèi)無(wú)法收斂。
圖5:僅使用標(biāo)記的地面點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化時(shí),估計(jì)地面曲面與地面驗(yàn)證點(diǎn)之間的絕對(duì)高度誤差(上圖),以及包括所有點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化時(shí)的誤差(下圖)。左側(cè):所有驗(yàn)證點(diǎn)的平均值。右側(cè):在距離傳感器的5米間隔內(nèi)進(jìn)行平均。
C 實(shí)驗(yàn)車輛
實(shí)驗(yàn)車輛是一輛梅賽德斯-奔馳E級(jí)豪華轎車,如圖8所示,車頂裝有四個(gè)Velodyne VLP16激光雷達(dá),車頂中心裝有一個(gè)Velodyne VLS128激光雷達(dá),前標(biāo)牌下方還裝有一個(gè)Ibeo LUX4L激光雷達(dá)。
圖8:實(shí)驗(yàn)車輛上的傳感器設(shè)置俯視圖。非按比例縮放。黃色:VLP16,藍(lán)色:VLS128,紅色:LUX4L。
圖9總結(jié)了根據(jù)控制點(diǎn)在一個(gè)150 m×100 m的區(qū)域內(nèi)的計(jì)算速率。例如,如果地面表面估計(jì)應(yīng)該以至少10 Hz的速率處理測(cè)量數(shù)據(jù),則控制點(diǎn)的數(shù)量應(yīng)小于3750個(gè),或者換句話說(shuō),在這個(gè)區(qū)域內(nèi)的控制點(diǎn)距離應(yīng)至少為2 m。
圖9:實(shí)驗(yàn)車輛上的地面表面估計(jì)處理速率,取決于在一個(gè)150米×100米區(qū)域內(nèi)的控制點(diǎn)數(shù)量。
圖10顯示了實(shí)驗(yàn)車輛上所有安裝的LiDAR傳感器進(jìn)行全角度掃描的點(diǎn)集,以及在德國(guó)卡爾斯魯厄市行駛過(guò)程中估計(jì)的地面表面,觀察到地面表面可以準(zhǔn)確地估計(jì)出來(lái),基于得到的地面表面,能夠通過(guò)應(yīng)用簡(jiǎn)單的基于距離的分類器來(lái)區(qū)分地面和非地面點(diǎn)。
圖10:實(shí)驗(yàn)車輛上所有LiDAR傳感器進(jìn)行全角度掃描的點(diǎn)集和估計(jì)的地面表面。點(diǎn)集按照與地面表面的距離進(jìn)行著色,棕色表示距離小于10 cm,藍(lán)色表示距離大于10 cm。地面表面按照相對(duì)于車輛參考框架的高度進(jìn)行著色。
總結(jié)
本文提出了一種從嘈雜的點(diǎn)集表示的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中估計(jì)地面表面的方法,在該方法中將地面表面建模為UBS,UBS隱式地實(shí)現(xiàn)了光滑性,并且對(duì)局部變化的測(cè)量密度不敏感,借助魯棒優(yōu)化技術(shù)和UBS表面模型,能夠在廣泛的距離范圍內(nèi)準(zhǔn)確估計(jì)地面表面,利用這個(gè)地面表面估計(jì),我們能夠區(qū)分地面和障礙物表面的反射,從而可以相對(duì)于地面表面對(duì)交通場(chǎng)景進(jìn)行建模。
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數(shù)據(jù)集
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原文標(biāo)題:均勻B樣條采樣從LiDAR數(shù)據(jù)中快速且魯棒地估計(jì)地平面
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