2D vs. 3D LiDAR-based Person Detection on Mobile Robots

要約

人の検出は、人が住む環境をナビゲートする移動ロボットにとって重要なタスクです。
LiDARセンサーは、正確な深度測定と広い視野のおかげで、このタスクに有望です。
LiDARセンサーには2つのタイプがあります。1つの平面をスキャンする2DLiDARセンサーと、複数の平面をスキャンしてボリュームを形成する3DLiDARセンサーです。
人物検出のタスクをどのように比較しますか？
これに答えるために、公開されている大規模なJackRabbotデータセットと、最先端の2Dおよび3D LiDARベースの人物検出器（それぞれDR-SPAAMおよびCenterPoint）を使用して、一連の実験を行います。
私たちの実験には、基本的なパフォーマンスと速度の比較から、ローカリゼーションの精度と距離やシーンの乱雑さに対する堅牢性に関するより詳細な分析に至るまで、複数の側面が含まれています。
これらの実験から得られた洞察は、人を検出するためのソースとしての2Dおよび3D LiDARセンサーの長所と短所を浮き彫りにし、周囲の人間に近接して動作する移動ロボット（サービスやソーシャルロボットなど）の設計に特に役立ちます。

要約(オリジナル)

Person detection is a crucial task for mobile robots navigating in human-populated environments. LiDAR sensors are promising for this task, thanks to their accurate depth measurements and large field of view. Two types of LiDAR sensors exist: the 2D LiDAR sensors, which scan a single plane, and the 3D LiDAR sensors, which scan multiple planes, thus forming a volume. How do they compare for the task of person detection? To answer this, we conduct a series of experiments, using the public, large-scale JackRabbot dataset and the state-of-the-art 2D and 3D LiDAR-based person detectors (DR-SPAAM and CenterPoint respectively). Our experiments include multiple aspects, ranging from the basic performance and speed comparison, to more detailed analysis on localization accuracy and robustness against distance and scene clutter. The insights from these experiments highlight the strengths and weaknesses of 2D and 3D LiDAR sensors as sources for person detection, and are especially valuable for designing mobile robots that will operate in close proximity to surrounding humans (e.g. service or social robot).

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