Polarization Wavefront Lidar: Learning Large Scene Reconstruction from Polarized Wavefronts

要約

Lidar は、特に大規模な屋外シナリオや自動運転において、3D ビジョンの基礎となるセンシング モダリティとなっています。
従来の LIDAR センサーは、シーンにレーザー パルスを発射し、反射の飛行時間 (ToF) を測定することにより、センチメートル精度の距離情報を提供できます。
ただし、表面方位や材料特性に依存する受光光の偏光は通常考慮されません。
したがって、偏光モダリティは、距離測定を超えてシーンの再構成を改善する可能性を秘めています。
この研究では、発光および受信光の偏光を変調する新しい長距離偏光波面ライダー センサー (PolLidar) を紹介します。
従来の LIDAR センサーとは異なり、PolLidar を使用すると、生の時間分解偏波面へのアクセスが可能になります。
私たちは偏光波面を利用して、新しい学習された再構成手法を使用して屋外シナリオの法線、距離、および材料特性を推定します。
このメソッドをトレーニングして評価するために、生の LIDAR データ、グラウンド トゥルース距離、法線マップのペアを含む、シミュレートされた現実世界の長距離データセットを導入します。
提案された方法は、既存の偏光からの形状 (SfP) および ToF 方法と比較して、法線および距離の再構成を平均角度誤差 53% と平均絶対誤差 41% 改善することがわかりました。
コードとデータは https://light.princeton.edu/pollidar でオープンソース化されています。

要約(オリジナル)

Lidar has become a cornerstone sensing modality for 3D vision, especially for large outdoor scenarios and autonomous driving. Conventional lidar sensors are capable of providing centimeter-accurate distance information by emitting laser pulses into a scene and measuring the time-of-flight (ToF) of the reflection. However, the polarization of the received light that depends on the surface orientation and material properties is usually not considered. As such, the polarization modality has the potential to improve scene reconstruction beyond distance measurements. In this work, we introduce a novel long-range polarization wavefront lidar sensor (PolLidar) that modulates the polarization of the emitted and received light. Departing from conventional lidar sensors, PolLidar allows access to the raw time-resolved polarimetric wavefronts. We leverage polarimetric wavefronts to estimate normals, distance, and material properties in outdoor scenarios with a novel learned reconstruction method. To train and evaluate the method, we introduce a simulated and real-world long-range dataset with paired raw lidar data, ground truth distance, and normal maps. We find that the proposed method improves normal and distance reconstruction by 53\% mean angular error and 41\% mean absolute error compared to existing shape-from-polarization (SfP) and ToF methods. Code and data are open-sourced at https://light.princeton.edu/pollidar.

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