LuSeg: Efficient Negative and Positive Obstacles Segmentation via Contrast-Driven Multi-Modal Feature Fusion on the Lunar

要約

月の探査ミッションがますます複雑になるにつれて、安全で自律的なローバーベースの表面探査を確保することが、月の探査タスクの重要な課題の1つになりました。
この作業では、正と負の障害を含む月面障害セグメンテーションのRGB-Dデータを提供するLunar Exploration Simulator System（Less）とLunarsegデータセットと呼ばれる月面シミュレーションシステムを開発しました。
さらに、Lusegと呼ばれる新しい2段階セグメンテーションネットワークを提案します。
対照学習を通じて、ステージIのRGBエンコーダーとステージIIからの深さエンコーダーとの間のセマンティックな一貫性が強化されます。
提案されているLunarsegデータセットと追加の公開現実世界のNPO道路障害データセットの実験結果は、Lusegが約57 \、Hzの高い推論速度を維持しながら、正と負の両方の障害物の最先端のセグメンテーションパフォーマンスを達成することを示しています。
Less System、Lunarseg Dataset、およびLusegのコードの実装：https：//github.com/nubot-nudt/lusegをリリースしました。

要約(オリジナル)

As lunar exploration missions grow increasingly complex, ensuring safe and autonomous rover-based surface exploration has become one of the key challenges in lunar exploration tasks. In this work, we have developed a lunar surface simulation system called the Lunar Exploration Simulator System (LESS) and the LunarSeg dataset, which provides RGB-D data for lunar obstacle segmentation that includes both positive and negative obstacles. Additionally, we propose a novel two-stage segmentation network called LuSeg. Through contrastive learning, it enforces semantic consistency between the RGB encoder from Stage I and the depth encoder from Stage II. Experimental results on our proposed LunarSeg dataset and additional public real-world NPO road obstacle dataset demonstrate that LuSeg achieves state-of-the-art segmentation performance for both positive and negative obstacles while maintaining a high inference speed of approximately 57\,Hz. We have released the implementation of our LESS system, LunarSeg dataset, and the code of LuSeg at:https://github.com/nubot-nudt/LuSeg.

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