Observation Time Difference: an Online Dynamic Objects Removal Method for Ground Vehicles

要約

都市環境マッピングのプロセスでは、動的オブジェクトの連続的な蓄積により、地図上に多数の痕跡が残ります。
これらのトレースは通常、ロボットの位置特定の精度とナビゲーションのパフォーマンスに悪影響を及ぼします。
したがって、動的なオブジェクトの削除は、クリーンなマップを作成するために重要な役割を果たします。
ただし、従来の動的オブジェクト削除方法は通常、オフラインで実行されます。
つまり、マップは構築後に再処理されるため、追加の時間コストが確実に増加します。
この問題に取り組むために、この論文では、地上車両のオンライン動的オブジェクト除去のための新しい方法を提案します。
動的物体は、物体とそれが位置する地上との観測時間差に応じて、突然現れるものと突然消えるものの2種類に分類されます。
これら 2 種類の動的オブジェクトに対して、それぞれを除去するための下方検索と上方検索手法を提案します。
SemanticKITTI データセットと作成者が収集した非常に動的なオブジェクトを含むデータセットでメソッドを検証します。
他の最先端の方法と比較して、私たちの方法はより効率的かつ堅牢であり、フレームあたりの実行時間を平均で 60$\%$ 以上短縮します。

要約(オリジナル)

In the process of urban environment mapping, the sequential accumulations of dynamic objects will leave a large number of traces in the map. These traces will usually have bad influences on the localization accuracy and navigation performance of the robot. Therefore, dynamic objects removal plays an important role for creating clean map. However, conventional dynamic objects removal methods usually run offline. That is, the map is reprocessed after it is constructed, which undoubtedly increases additional time costs. To tackle the problem, this paper proposes a novel method for online dynamic objects removal for ground vehicles. According to the observation time difference between the object and the ground where it is located, dynamic objects are classified into two types: suddenly appear and suddenly disappear. For these two kinds of dynamic objects, we propose downward retrieval and upward retrieval methods to eliminate them respectively. We validate our method on SemanticKITTI dataset and author-collected dataset with highly dynamic objects. Compared with other state-of-the-art methods, our method is more efficient and robust, and reduces the running time per frame by more than 60$\%$ on average.

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