Self-Supervised Depth Correction of Lidar Measurements from Map Consistency Loss

要約

奥行き認識は、3D マッピングやさまざまなロボット工学アプリケーションのコンテキストにおいて貴重な情報源と考えられています。
ただし、消費者レベルの光検出および測距センサー (ライダー) を使用して取得された点群マップは、ビームから表面への入射角、距離、テクスチャ、反射率、照明条件の測定など、局所的な表面特性に関連するバイアスに依然として悩まされています。
この事実により、研究者は最近、幾何学的およびマップの一貫性の詳細を維持しながら前述の深度センサーのエラーを抑制するために、従来のフィルターと深層学習パラダイムを活用するようになりました。
努力にもかかわらず、主にグラウンドトゥルースとして使用できるきれいな 3D データが不足しているため、LIDAR 測定の深度補正は依然として未解決の課題です。
この論文では、LIDAR 深度補正モデルの実データに対する自己教師あり学習を促進する 2 つの新しい点群マップの一貫性損失を紹介します。
具体的には、モデルは、構築されたマップ一貫性信号に基づいてバイアスを低減する方法を学習するために、異なる視点から同じシーンの複数の点群測定を利用します。
測定値からのバイアスの除去を補完するものとして、深さ補正モデルが位置ドリフトの低減に役立つことを実証します。
さらに、屋内廊下環境でキャプチャされた点群データを含むデータ セットを、正確な位置特定とグラウンド トゥルース マッピング情報とともにリリースします。

要約(オリジナル)

Depth perception is considered an invaluable source of information in the context of 3D mapping and various robotics applications. However, point cloud maps acquired using consumer-level light detection and ranging sensors (lidars) still suffer from bias related to local surface properties such as measuring beam-to-surface incidence angle, distance, texture, reflectance, or illumination conditions. This fact has recently motivated researchers to exploit traditional filters, as well as the deep learning paradigm, in order to suppress the aforementioned depth sensors error while preserving geometric and map consistency details. Despite the effort, depth correction of lidar measurements is still an open challenge mainly due to the lack of clean 3D data that could be used as ground truth. In this paper, we introduce two novel point cloud map consistency losses, which facilitate self-supervised learning on real data of lidar depth correction models. Specifically, the models exploit multiple point cloud measurements of the same scene from different view-points in order to learn to reduce the bias based on the constructed map consistency signal. Complementary to the removal of the bias from the measurements, we demonstrate that the depth correction models help to reduce localization drift. Additionally, we release a data set that contains point cloud data captured in an indoor corridor environment with precise localization and ground truth mapping information.

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