A comparison of extended object tracking with multi-modal sensors in indoor environment

要約

この論文では、価格に大きな違いがある LiDAR とステレオ カメラという 2 つの異なる 3D 点群感覚源のパフォーマンスを比較する、効率的なオブジェクト追跡アプローチの予備研究を紹介します。
この予備作業では、単一オブジェクトの追跡に焦点を当てます。
私たちはまず、環境とターゲットに関する事前情報を利用する高速ヒューリスティック物体検出器を開発しました。
結果として得られるターゲット ポイントは、その後、拡張オブジェクト追跡フレームワークに入力され、そこでターゲットの形状が星形凸超曲面モデルを使用してパラメータ化されます。
実験の結果、ステレオカメラを使用した物体追跡手法は、LiDAR センサーと同等の性能を達成し、コスト差は 10 倍以上であることがわかりました。

要約(オリジナル)

This paper presents a preliminary study of an efficient object tracking approach, comparing the performance of two different 3D point cloud sensory sources: LiDAR and stereo cameras, which have significant price differences. In this preliminary work, we focus on single object tracking. We first developed a fast heuristic object detector that utilizes prior information about the environment and target. The resulting target points are subsequently fed into an extended object tracking framework, where the target shape is parameterized using a star-convex hypersurface model. Experimental results show that our object tracking method using a stereo camera achieves performance similar to that of a LiDAR sensor, with a cost difference of more than tenfold.

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