LiDAR-based Real-Time Object Detection and Tracking in Dynamic Environments

要約

ダイナミックな環境において、動く物体をリアルタイムで検出・追跡する能力は、自律型ロボットが安全かつ効果的にナビゲートするために極めて重要である。従来の動的物体検出の方法は、高精度のオドメトリとマップに依存して、移動物体を検出し追跡する。しかし、これらの方法は、周囲の環境が常に変化する動的環境での長期間の運用には適していない。この問題を解決するために、我々はLiDARデータのみを用いてリアルタイムで動体を検出・追跡する新しいシステムを提案する。LiDARデータから前景物体の特徴点として低周波成分を抽出することに重点を置くことで、本手法は物体のクラスタリングと移動解析に要する時間を大幅に短縮する。さらに、物体の動きを評価するために、スライディングウィンドウ技術とともに、強度に基づくエゴモーション推定を採用したトラッキングアプローチを開発しました。これにより、移動物体の正確な識別が可能となり、オドメトリドリフトに対するシステムの耐性を向上させる。我々の実験によれば、このシステムは、平均検出精度88.7%、再現率89.1%で、リアルタイムに動的物体を検出・追跡できる。さらに、我々のシステムは、一般的にフロントエンドのみのLiDARオドメトリに関連する長時間のドリフトに対する耐性を示す。全てのソースコード、ラベル付きデータセット、アノテーションツールは、https://github.com/MISTLab/lidar_dynamic_objects_detection.git で利用可能です。

要約(オリジナル)

In dynamic environments, the ability to detect and track moving objects in real-time is crucial for autonomous robots to navigate safely and effectively. Traditional methods for dynamic object detection rely on high accuracy odometry and maps to detect and track moving objects. However, these methods are not suitable for long-term operation in dynamic environments where the surrounding environment is constantly changing. In order to solve this problem, we propose a novel system for detecting and tracking dynamic objects in real-time using only LiDAR data. By emphasizing the extraction of low-frequency components from LiDAR data as feature points for foreground objects, our method significantly reduces the time required for object clustering and movement analysis. Additionally, we have developed a tracking approach that employs intensity-based ego-motion estimation along with a sliding window technique to assess object movements. This enables the precise identification of moving objects and enhances the system’s resilience to odometry drift. Our experiments show that this system can detect and track dynamic objects in real-time with an average detection accuracy of 88.7\% and a recall rate of 89.1\%. Furthermore, our system demonstrates resilience against the prolonged drift typically associated with front-end only LiDAR odometry. All of the source code, labeled dataset, and the annotation tool are available at: https://github.com/MISTLab/lidar_dynamic_objects_detection.git

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